data.drop('_id',axis=1, inplace=True)

你好！你的第一个问题是关于对数据进行处理的。根据你的要求，你想要去除数据中的"_id"列。为了实现这个目标，你可以使用`drop`函数，并设置`axis=1`来指定删除列。最后，使用`inplace=True`参数可以直接在原始数据上进行修改。以下是示例代码：

data.drop('_id', axis=1, inplace=True)

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据实际情况调整变量名和数据框名。如果你有任何其他问题，请随时提问！

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#setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data = new_data.drop('trade_date', axis=1).copy() #new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head()仔细解读每行代码

好的，我来帮你解读每行代码：

1. `data = df.sort_index(ascending=True, axis=0)`：这一行代码是将原始数据按照索引（即时间）排序，且按照升序排列。

2. `new_data = data[['trade_date', 'close']]`：这一行代码是将排序后的数据中的"trade_date"和"close"这两列提取出来，赋值给一个新的DataFrame对象new_data。

3. `new_data.index = new_data['trade_date']`：这一行代码是将new_data的索引设置为"trade_date"列的值，即将时间作为索引。

4. `new_data = new_data.drop('trade_date', axis=1).copy()`：这一行代码是将"trade_date"这一列删除，因为已经将其作为索引，再保留这一列就会出现重复。同时，由于.drop()方法默认是不对原DataFrame进行修改的，因此这里使用.copy()方法来创建一个新的DataFrame对象，从而避免对原数据的影响。

5. `new_data.head()`：这一行代码是输出新的DataFrame对象new_data的前5行数据，以供查看。

data.dropna(inplace=True) data.drop('Rank',axis=1,inplace=True) data=data[data.Year<2017]

这段代码执行了三个操作：

1. `data.dropna(inplace=True)`：它将从数据集中删除包含缺失值的行。通过设置`inplace=True`，它会直接在原始数据集上进行修改，而不是返回一个新的数据集。

2. `data.drop('Rank', axis=1, inplace=True)`：它将删除名为'Rank'的列。通过设置`axis=1`，它指定要删除的是列而不是行。

3. `data = data[data.Year < 2017]`：它将筛选出年份（Year）小于2017的行，并将结果保存在变量`data`中。只有满足条件的行才会保留，其他行将被删除。