导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。缺失数据会在很多数据分析应用中出现。pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。作者：韦斯·麦金尼（WesMcKinney）译者：徐敬一来源：大数据DT（ID：hzdashuju）pandas对象的所有描述

一、数组的概念有如下几组数据：学生的学习成绩银行的账单一行文字这些数据的特点是：具有相同的数据类型；使用过程中需要保留原始数据。C语言为这类数据，提供了一种构造数据类型——数组。在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来，这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组

一、矩阵定义矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，定义如下：由m×n个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m×n矩阵。记作：这m×n个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的第i行第j列，称为矩阵A的(i,j)元，以数aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m×n，m×

Kaggle比赛入门新手教程（房价预测案例：前篇）Kaggle房价预测全流程详解竞赛链接与背景介绍竞赛代码解析导入工具包数据加载数据预处理异常值初筛标签值对数

IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6，数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查，网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告反作弊通过分析

IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6，数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查，网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告精准投放基于I

/序列重组时间限制：C/C语言1000MS；其他语言3000MS内存限制：C/C语言65536KB；其他语言589824KB题目描述：在一个古老的国度，这个国家的人并不懂得进位，但是对取模情有独钟，因此诞生了一个经典的问题，给出两个在m进制下含有n位的数字，你可以分别将这两个数各位上的数字重新排列，然

当考察多个变量间的相关关系时，通常将多个变量的两两关系以矩阵的形式排列起来，R提供了散点图矩阵、相关矩阵等多种可视化方案，囊括了众多函数。本文对R语言相关关系可视化的函数进行了初步梳理（全篇框架如下），后续大家可根据个人需求及函数功能择优选择。!ca2a37780049afa7173657f022b8b242bc816d00(https://yqfi

通过密钥对url上的参数进行签名，比如url上有三个参数，按一定顺序排列后用一个只有服务端知道的密钥签名放在<a href"http://www.xxx.com/?a1&b2&c3&sigxxxxxxxx"里，这样，如果用户改了里面参数的内容，比如把a1改成了a2，但不知道你的密钥，也无法模拟你的签名，后台通过接收到的参数列表，用密钥进行签名