1. 解题思路 要判断数据集的每列是否有空值，首先肯定会想到用isnull()/isna()方法；但是别忘了题目的要求是判断每列是否有空值，而不是判断数据集是否有空值。所以如果你一开始只用了df.isnull()，那么最后返回的是整个数据集df是否有空值的判断，即它会显示每一行和每一列的True（有空值）和False（没有空值）。 正确的解题思路是还要在后面加上一个any()函数，也就是df.isnull().any()。表示该列中存在任意一个空值，它就会返回True；否则返回False。 （思考一下为何不是all()? 最后会给出答案） 2. 考察知识点 isnull().any()的综合...

1. 解题思路 错误思路（如果你赶时间可以跳过，直接看正确思路）： 一开始看到这题的时候，想说一道简答题为啥通过率只有18.1%？？？于是自己也进行解答，才发现这么低通过率是有原因的。。。因为一开始审题不仔细！误以为第三页就是3开头的数据，且只有3个。于是使用LIKE模型匹配查询，但是后来报错发现其实3开头的device_id是有4个；其中3132这一行是在第二页显示的，并不应该包括，所以这里用LIKE模糊匹配会出现错误❌。 正确思路： 其实分页查询主要用到LIMIT函数，而要查找第三页的结果，正确的写法是LIMIT 6,3。这里简单解释一下第一个6和第二个3是怎么来的： 6表示分页查询...

最近比较闲点 每天刷一道数据分析题不过这题该不会是我出的吧？

解题思路此题是前面求第10行数据的进阶题，因为它指定了针对具体某一列来查找第10行到第20行的数据，不过依然很简单。方法还是使用pandas的iloc()函数，但后面的取值区间注意一下，因为第10行到第20行转换为切片是[10:21]（左边表示从第10行开始取值，包含第10行；右边表示到第21行为止，但是不包括第21行），不是[10:20]。 2. 参考代码import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') print(df['Language'].iloc[10:21])

(难得有空刷一道题，就发现答案是错误的感叹自己的狗屎运。。。）解题思路这题还是很简单的，要求第10行的用户所有信息，熟悉pandas的朋友应该知道只需要用iloc()方法就可以找到第x行（x代表0到n）的所有数据。不过这里需要注意一点！就是索引是从0开始计算的，所以第10行对应的索引位置应该是9！！！本题的参考答案图也是犯了这个错误。。。 2. 参考代码import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv', dtype=object) print(df.iloc[9]) 所以第10行的正确信息应该如下：

1.解题思路：使用pandas的shape方法就能直接获取数据集的行数和列数 2.正确代码： import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') print(df.shape)3.吐槽：本题真的很简单，是基础的不能再基础的pandas数据分析功能；但是这里小小的吐槽一下牛客这个答题系统。。。一开始小白我信心满满的写了三行代码就这么提交上去，想说这么简单的题怎么可能不过。。。但是提交后秒打脸😳收到如下反馈：)我就纳闷了。。。这代码没问题啊。。。咋就不能通过了？？？)于是看了一下正解的代码，才发现是最后...

博客常看常新 又get到一个新的知识点

@牛客620591367号 你是本年度我关注最多的人，hi 牛客620591367号，你是本年度我关注最多的人，愿你今后好运常在！

解题思路 “统计每个科目的转换率（sign_rate(%)，转化率=报名人数/浏览人数，结果保留两位小数）。 注：按照course_id升序排序。” 题目的重点就在这句话，下面来拆解这句话这里的考察知识点。 “每个科目”，表示会用到GROUP BY 函数来分组，分组的字段是course_name。 即GROUP BY course_name； “转换率（sign_rate(%)，转化率=报名人数/浏览人数）”，这里包含了三个变量。 第一个：报名人数，这里定义变量为sign，那么怎么获取这个sign值？根据题目里给出的信息 “if_sign表示是否报名” 和behavior_tb表...

间歇性打卡来了🤣

解题思路 过于简单此题，只需要拆分这句话就能得到本题考点👇 “每款的SPU（货号）数量，并按SPU数量降序排序” “每款”，表示要使用分组函数GROUP BY按款式，即GROUP BY style_id; “SPU（货号）数量”, 表示要用COUNT函数来统计item_id或style_id，即COUNT(style_id) AS SPU_num 或COUNT(item_id) AS SPU_num; 最后 “按SPU数量降序排序” ，表示用到ORDER函数排序，即ORDER BY SPU_num DESC; 组合起来就是答案。 参考代码 SELECT style_id, CO...

解题思路： 首先根据日期answer_date分组来分别统计每天回答问题数量issue的值和答题人数author的值，得到一张临时表如下： SELECT answer_date, COUNT(issue_id) AS issue, COUNT(DISTINCT author_id) author FROM answer_tb GROUP BY answer_date; 接着再提取上表中的数据，根据题目给的公式：（回答问题数量issue / 答题人数author）= 人均回答量per_num，就可以求出11月每天的人均回答量。 考察知识点：聚合函数COUNT、去重函数DISTI...

无语了。。。牛客这个博客markdown格式写的好难受😑

这题很简单，主要考察的是SQL插入多行数据的方法，为了方便理解后面用中文进行填写（不是很规范），即： INSERT INTO tab_name (col_name) VALUES (要插入的数据,这里是第一行数据), (要插入的数据,这里是第二行数据)...(要插入的数据，第n行数据); 但是我们要注意题目中的两个小细节： 第一个就是插入的表格存在自增主键 这里的id是自增主键（PRIMARY KEY)，这就意味着不需要你自己手动填入，它会跟随表格行数进行自己增加（比如这样增加id值👉1，2，3...n）。 所以我们在插入数据的时候，方法之一： 可以指定插入的列名， 这样就不用填写id...