import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') new_df = df.dropna() print(new_df.to_st...

It seems like the code is incomplete. The last line of the code is cut off. However, based on what is provided, the code reads a CSV file called 'property-data.csv' into a pandas DataFrame called 'df'. Then, any rows with missing data are dropped using the 'dropna()' method and the resulting DataFrame is stored in a new variable called 'new_df'. Finally, the 'to_st...' method is called on 'new_df', but it is unclear what the full method call is supposed to be.

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import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') new_df = df.dropna() print(new_df.to_string())这段代码什么意思

这段代码的意思是：

1. 引入pandas库并将其命名为pd。
2. 使用pandas的read_csv函数读取名为"property-data.csv"的CSV文件，并将其存储在变量df中。
3. 使用df的dropna函数删除df中的空值，并将结果存储在变量new_df中。
4. 使用new_df的to_string函数打印new_df的字符串表示（注意，这将打印所有行和列，不会使用摘要信息）。

注意，这只是一段代码的片段，它可能在实际应用中包含更多的语句。

import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') print (df['NUM_BEDROOMS']) print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())这段代码什么意思

这段代码的意思是：

1. 首先，使用 `import pandas as pd` 导入 pandas 库。

2. 然后，使用 `pd.read_csv` 函数读取名为 `property-data.csv` 的 CSV 文件，并将其存储在变量 `df` 中。

3. 接下来，使用 `print(df[NUM_BEDROOMS])` 输出 `df` 中名为 `NUM_BEDROOMS` 的列的值。

4. 最后，使用 `print(df[NUM_BEDROOMS].isnull())` 输出 `df` 中名为 `NUM_BEDROOMS` 的列的缺失值情况，如果该值为缺失值，则输出 `True`，否则输出 `False`。

这段代码的作用是读取 CSV 文件，然后输出名为 `NUM_BEDROOMS` 的列的值，并检查该列的缺失值情况。