六、运营同学正在做用户调研，为了保证调研的可靠性，想要去掉那些信息不全的用户，即去掉有缺失数据的行，请你帮助他去掉后输出全部数据。 核心代码 print(d.dropna(axis=0,how='any')) 解析：代码使用了dropna函数对dDataFrame对象进行了缺失值的处理，并打印输出了结果。具体来说，dropna函数的axis=0参数指定了按照行的维度进行缺失值的处理，how='any'参数指定了如果有任何一个缺失值就删除整行。

四、打算学习Python的小白同学打开了牛客网，他想知道Python到底难不难，于是他想从牛客网Python用户都平均提交了多少次代码来认识，请你帮他找一找。思路：先找到所有含有python的行，然后再筛选每一行的提交次数进行求平均 核心代码 print(df[df.Language = 'Python']['Number_of_submissions'].mean(),1) 解析：round(...), 1是对round(...)函数的返回结果进行格式化的方式。其中的逗号表示对前面的结果进行格式化，而1表示保留小数点后一位。mean()是pandas库中DataFrame和Series对象...

import pandas as pd df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) print(df['Language'].value_counts()) 二、刚刚发现牛客...