# 删除重复数据 # 重建索引 # 查看空值 ，销售数量和评论数有空值

你可以使用如下的代码来完成这些任务：

# 删除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 重建索引
data.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 查看空值
print(data.isnull().sum())

# 查看销售数量和评论数的空值
print(data[data['销售数量'].isnull() | data['评论数'].isnull()])

第一行代码使用`drop_duplicates`方法删除数据集中的重复行。

第二行代码使用`reset_index`方法重建数据集的索引。`drop=True`参数指定在新索引中不保留原来的索引，`inplace=True`参数指定在原数据集上进行修改。

第三行代码使用`isnull`方法查找数据集中的空值，`sum`方法统计每一列中空值的个数。

第四行代码使用逻辑运算符`|`查找销售数量或评论数为空的行，使用`print`函数输出这些行。

相关问题

#将空值填充为0或者删除空值数据行。

对于空值填充为0或者删除空值数据行，可以通过以下两种方法实现：

1. 填充空值为0：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将空值填充为0
df.fillna(0, inplace=True)

# 保存数据
df.to_csv('filled_data.csv', index=False)

2. 删除空值数据行：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除空值数据行
df.dropna(inplace=True)

# 保存数据
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

以上两种方法都可以实现将空值填充为0或者删除空值数据行的目的，具体应该根据数据具体情况来选择。如数据中的空值是由于缺失导致的，那么填充为0可能不是一个好的选择，而删除空值数据行可能会影响数据的完整性。

python# 检查是否有空值

可以使用 pandas 库中的 isnull() 方法来检查一个 DataFrame 或 Series 中是否有空值。例如，假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，则可以使用以下代码检查是否有空值：

import pandas as pd

# 生成一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': ['foo', None, 'bar']})

# 检查是否有空值
print(df.isnull())

输出结果如下：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

可以看到，isnull() 方法返回一个布尔型的 DataFrame，其中空值被标记为 True，非空值被标记为 False。我们可以根据这个结果进一步处理数据。