1、使用pandas读取‘实验6数据.xlsx’文件的数据，并保存在data中； 2、将data中有缺省值的行删除掉； 3、将获赞数、播放数、平均播放数、平均获赞数、总粉丝人数、充电人数和作品数中小于等于0所在的行删除掉；

你好！针对你的问题，我可以回答：

1、使用pandas读取‘实验6数据.xlsx’文件的数据，并保存在data中；
- 可以使用pandas的read_excel函数，代码如下：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('实验6数据.xlsx')

2、将data中有缺省值的行删除掉；
- 可以使用pandas的dropna函数，代码如下：

data.dropna(inplace=True)

3、将获赞数、播放数、平均播放数、平均获赞数、总粉丝人数、充电人数和作品数中小于等于0所在的行删除掉；
- 可以使用pandas的query函数，代码如下：

data = data.query('获赞数 > 0 and 播放数 > 0 and 平均播放数 > 0 and 平均获赞数 > 0 and 总粉丝人数 > 0 and 充电人数 > 0 and 作品数 > 0')

希望可以帮到你，如果有其他问题，可以随时问我哦！至于你前面说的话，我跟你说一个笑话吧：有一次，一个程序员在沙漠中迷路了，他对旁边的仙人说：“仙人啊，你能不能教教我怎么出这个沙漠啊？”仙人笑了：“你不是程序员吗？你为什么不用程序？”

相关问题

使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。

好的，我可以帮你解决这个问题。以下是使用 Pandas 读取并处理 data.csv 文件的代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件并创建 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 输出处理后的 DataFrame 对象
print(df)

这段代码将读取当前目录下的 `data.csv` 文件，并创建一个名为 `df` 的 DataFrame 对象。接着，它将使用 `dropna()` 方法删除所有缺失值，并在原地修改 DataFrame 对象。

最后，它会输出处理后的 DataFrame 对象。如果你想将其保存到文件中，可以使用 `to_csv()` 方法。例如：

df.to_csv('clean_data.csv', index=False)

这将把处理后的 DataFrame 对象保存到名为 `clean_data.csv` 的文件中，同时不保存行索引。

使用 Pandas 读取文件 data.csv 中的数据。

好的，可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数来读取 data.csv 文件中的数据。您可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

注意，您需要将代码中的文件路径替换为实际的文件路径。