FSDSS-653 JAV Clear-eyed Survival: Narka Godtree's Unyielding Resistance in a Harsh Workplace - Free Trailer and English Subtitles srt.

FSDSS-655 What would you do if I said I could help you with your first time, Mitsuba Chiharu?

21 Sep 2023

FSDSS-716 mission | | |St | | | ， | | SS | | | | | | | |，| | | | | | | | | | | ! | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |in | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | '| | | | | | | | | ! | | | | | | | | |!| | | | ，| : | I | | | | |!| | | |!|I| | : | | | | | | | | | | | | | | ！ | | | | | | | | ! ! | | | | ## 1. 读取数据： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 2. 查看数据： ```python data.head() #查看前5行数据 data.shape #查看数据形状 ``` ## 3. 检查数据： ```python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据统计信息 ``` ## 4. 处理数据： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 5. 分析数据： ```python data = data.sort_values(by='height') #排序 data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高 ``` ## 6. 读取数据： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 7. 查看数据： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 8. 检查数据： ```python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据统计信息 ``` ## 9. 处理数据： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 10. 分析数据： ```python data = data.sort_values(by='height') #排序 data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高 ``` ## 11. 读取数据： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 12. 查看数据： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 13. 检查数据： ```python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据Istatisticinformation ``` ## 14. 处理数据： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 15. 分析数据： ```python data = data.sort_values(by='height') #排序 data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高 ``` ## 16. 读取数据： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 17. 查看数据： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 18. 检查数据： ` python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据统计信息 ``` ## 19. 处理数据： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 20. 分析数据： ```python data = data.sort_values(by='height') #排序 data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高 ``` ## 21. 读取 data＂teacher #nouser work require〉 “； ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 22. 查看数据： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 21. 检查 data： ```python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据统计信息 ``` ## 24. 读取数据： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 25. 查看 data： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 26. 检查数据： ```python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据统计信息 ``` ## 27. 处理数据： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 28. 分析数据： ```python data = data.sort_values(by='height') #排序 data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变 height ``` ## 29. 读取 data： ## : ``` data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理y异常值 ``` ## 30. 读取数据： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 31. 查看数据： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 32. 检查 data： ## 33. 读取 data： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 34. 查看 data： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 35. 检查 data： ```python data.info() #查看数据信息 data.describe() #查看数据统计信息 ``` ## 36. 处理数据： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 37. 分析数据； ```python data = data.sort_values(by='height') #排序 data['height'] = data['height' ).apply(lambda client : x * 10) #改变 height ``` ## 38. 读取 data： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 39. 查看 data： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 40. 检查 data： ```python data.info() #查看 data info data.describe() #查看 data统计信息 ``` ## 41. 处理 data： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 42. 分析 data： ```python data = data.sort_values(by='height') # 2000 data['height'] = data['height' ).apply(lambda x : x * 10) #改变 height ``` ## 43. 读取 data： ``` python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 44. 查看data： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 45. 检查 data： ```python data.info() #查看 data info data.describe() #查看 data统计信息 ``` ## 46. 处理 data： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 47. 分析 data： ```python data = data.sort_values(by='height') # 2000 data['height'] = data['height' ).apply(lambda x : x * 10) #改变 height ``` ## 48. 读取 data： ```python data = pd.read_csv('music.csv') ``` ## 49. 查看 data： ```python data.head() #查看前5行 data data.shape #查看 数据形状 ``` ## 50. 检查 data： ```python data.info() #查看 data info data.describe() #查看 data statistical information ``` ## 51. 处理 data： ```python data = data.fillna('none') #处理空值 data = data.replace('none', 'none') #处理异常值 ``` ## 52. 分析 data： ```python data = data.sort_values(by='height') # 2783 data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变 height ``` ##

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