print('data中的元素是空值的有：',data.isnull()) print('去除含缺少值data前的形状为：',data2.shape) print('去除含缺少值data后的形状为：',data2.dropna(axis=1).shape)

这是一个关于数据处理的问题，根据代码推测，data和data2应该都是数据框，第一句代码是在统计data中的空值数量，第二句代码是在输出去除空值前data2的形状，第三句代码是在输出去除空值后data2的形状。至于笑话，我可以告诉你一个：什么时候最容易受到“惊吓”，当你期望得到回应时一片寂静。哈哈，开个玩笑而已。

相关问题

print('数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) if(any(data.duplicated())==True): # 删除重复项 data.drop_duplicates(inplace = True) print('删除重复项后，数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) # 缺失观测的检测 for i in range(data.shape[1]): a=sum(data.iloc[:,i].isnull() == False) print("数据集第",i,"列的没有空值行数为:",a) if(any(data.isnull())==True): #删除含有空值的行 data=data.dropna(axis=0,how='any') #行 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data)

这段代码是用于数据预处理的一些操作。首先，它检查数据集中是否存在重复的观测，如果存在，则删除重复项。然后，它检测缺失观测，并删除含有空值的行。最后，它使用StandardScaler对数据进行标准化处理。

这段代码的作用是确保数据集中没有重复的观测，并且处理缺失值，并对数据进行标准化。这些步骤是常见的数据预处理操作，旨在清洗和准备数据以供后续分析使用。

#拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/data.xlsx' #销量数据路径 outputfile = '../tmp/sales.xls' #输出数据路径 data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据 temp = data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] #找到不符合要求得值 data[列][行] for i in range(temp.shape[0]): data.loc[temp.index[i],u'销量'] = np.nan #把不符合要求得值变为空值 #自定义列向量插值函数 #s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s.iloc[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数 就是传入得data y = y[y.notnull()] #剔除空值 f = lagrange(y.index, list(y)) return f(n) #插值并返回插值结果 #逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。 data.loc[j,i] = ployinterp_column(data[i], j) data.to_excel(outputfile) #输出结果，写入文件 print("success")后面加上生成图像代码

这里是一个简单的生成插值后数据图像的代码：

plt.plot(data[u'销量'], 'b-', label='原始数据') # 原始数据图像
plt.plot(data.index, data[u'销量'], 'go', label='插值数据') # 插值后数据图像
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('销量')
plt.show()

这段代码可以在 `data.to_excel(outputfile)` 后面加上。