import pandas as pd from numpy import nan as NA columns =['chinese','math','english'] data = pd.DataFrame([[81.5,76.5,73.5],[71,68,NA],[71, 68,NA],[NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data保留non-na值>=2的行，删除重复行，将处理后的结果赋值给data_new,应用'chinese’、'english'的均值填充剩下的na

好的，根据你提供的代码，可以按照以下步骤来处理data数据：

1. 保留non-na值>=2的行

data = data.dropna(thresh=2)

2. 删除重复行

data = data.drop_duplicates()

3. 将'chinese'、'english'的均值填充剩下的na

mean_chinese = data['chinese'].mean()
mean_english = data['english'].mean()
data_new = data.fillna({'chinese': mean_chinese, 'english': mean_english})

最终得到的data_new就是处理后的结果。

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import pandas as pd from numpy import nan as NA columns = ['chinese', 'math', 'english'] data = pd.DataFrame([[81.5, 76.5, 73.5],[71, 68, NA],[71., 68, NA], [NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data应用'0',

如果你要将 data 中的 NaN 值替换为 0，可以使用 pandas 中的 fillna() 方法，代码如下：

data.fillna(0, inplace=True)

代码中的 fillna(0) 表示将 NaN 值替换为 0，inplace=True 表示直接修改原 data 数据框，如果不加这个参数，会返回一个新的数据框。

如何实现页面音乐播import pandas as pd from numpy import nan as NA columns = ['chinese','nath','english'] data = pd.DataFrame([[81.5,76.5,73.5],[71.,68,NA],[71.,68,NA],[NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data data_new = data.drop_duplicates().dropna(thresh=2) data_new data_new['chinese'].fillna(mean_chinese, inplace=True) data_new['english'].fillna(mean_english, inplace=True) data_new['mean'] = data_new.mean(axis=1) data_new bins = [0,60,75,85,100] labels = ['failed','median','great','excellent'] data_new['mean'] = pd.cut(data_new['mean'],bins=bins,labels=labels) print(data_new['mean'])放

很抱歉，我不太明白你的问题。但是，这段代码是在Python中使用pandas库对数据进行清洗和分析。首先，创建一个数据框，然后使用drop_duplicates()函数和dropna()函数删除重复值和缺失值。接下来，使用fillna()函数将缺失值填充为平均值，并计算每个学生的平均分。最后，使用pd.cut()函数将平均分分组为不同的等级，并打印输出结果。请问你还有其他问题吗？