电梯品牌sheet页中branddesc字段的内容是过滤电梯数量的依据，其中以空格来分隔的多个词，只要任意一个词出现在电梯的制造单位中，那么对应的电梯品牌（brandname）的占有量就可以累计加1。
数据清洗出现的问题，一起看看
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此人真菜 2022-05-07 10:17关注想了一下，比较简单的是str.findall,然后groupby.count
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- 2022-05-07 10:00回答 1 已采纳 想了一下，比较简单的是str.findall,然后groupby.count
- 2017-11-06 12:49回答 5 已采纳 目测你的header_rows中有[]这样的空数据，你试着打印下： for h in header_rows: if h == []: print 'h is []'
- 2021-10-14 16:59回答 1 已采纳 串口不是以太网数据包，它不保证完整的你要写while循环不停的读啊，没有数据的时候也要读可以加个判断，连续多少次或多长时间没有数据回来，或者数组已经太长了，那么之前的数据就可以集中处理一下-=-=-=
- 2021-01-27 13:16数据预处理的主要内容包括： 数据清洗； 数据集成； 数据转换； 数据规约； 但是在这一篇里，我们只讲数据清洗，其他部分会慢慢整理。 数据清洗主要是删除原始数据中的无关数据，重复数据，平滑噪声数
- 2022-06-20 17:15回答 2 已采纳 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'收益率': ['4', 0.5, np.NAN, 0.36,0.45678,
- 2022-05-15 17:06回答 2 已采纳 修改代码并直接用了给的数据后， 生成了render.html， 浏览器打开显示出来的数据是正常的猜测可能是notebook导致的bug 测试结果代码如下： from pyecharts.charts
- 2021-04-13 08:54回答 3 已采纳 在browserdriver.execute_script('$arguments[0]).click()',btn) 的[0]后面多了个括号。改成：browserdriver.execute_scr
- 2021-01-20 04:55部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为‘万元人民币’ 单位，用sql脚本进行...
- 2022-04-09 00:12回答 2 已采纳 import pandas as pd df=pd.read_excel('abc.xlsx') df=df.filter(regex='销售数据',axis=1) df.to_excel('bcd.
- 2017-08-28 08:57回答 2 已采纳 http://www.cnblogs.com/anywherego/p/5853116.html
- 2017-08-17 02:38回答 2 已采纳 你的While True没有缩进，跟函数showmenu并列了。所以找不到变量pr
- 2021-01-27 12:58对数据进行多方位的查看：实际情况中可能会有很多行，一般用head()看数据基本情况也可以从视觉上直观查看缺失值： 对连续型数据和离散型数据分开处理：对于离散型部分：对于连续型部分： 看变量之间的相关性：如果...
- 2021-08-12 18:39回答 2 已采纳 实在不行，建议把相关目录删掉，重新安装python环境和配置环境。
- 2021-07-28 09:19消失一年的博客 pd.Series([‘data=None’, ‘index=None’, ‘dtype=None’, ‘name=None’]) # 导入相关库（一般一起导入两个包） import numpy as np import pandas as pd Series中只能保存一种数据类型，如果不一致会自动转化...
- 2020-09-18 08:43今天小编就为大家分享一篇python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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5月15日
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