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基于两种数据类型：AND。一种是一维数据类型，其中每个元素都有一个标签。类似于标记的中间元素数组。其中，标签可以是数字或字符串。一种是二维表结构。可以存储许多不同的数据类型，并且每个轴都有自己的标签。您可以将其视为词典条目。 1.读取文件为2.数据概述3.取列数据4.取行数据5.取单元格数据6.缺失值处理7.归一化处理8.排序9.索引重新编号10.平均11,向量化操作（批处理操作）12,数据透视表非常好，可以操作表文件。输出的格式非常重要。使用读取的文件并输出为格式数据。此处设置的数据是从百度地图下载的。在测试了数据格式之后，我们想了解数据的以下知识：使用，返回格式数据。序列数据相似，您可以近似相同。只是返回的数据中还有一个索引。如左侧的数字序列所示，方括号中的第一个参数是row参数，以及您要选择的数据行数。第二个参数是列参数，选择所需的列数据项。取第一行和第一列。第三行和第七列。通常在以下数据集中将缺失值标记为处理方法，如果直接分析，则不同列的数据可能具有不同的大小。该模型将认为数量越大，影响越大，数量越小，影响越小。最终结果可能会导致从模型中消除小幅度变量。因此，数据需要归一化以变为相同级别的数据，这是归一化操作。在这里，我们仅对一列进行操作，而其他列也需要进行操作，但是为方便起见，此处仅编写了一列规范化。请注意，在这里我们将使用功能，矢量化操作，也就是说，您可以在列表上批处理相同的操作。通常，对样式等数据进行批处理需要写周期，但这既费时又费力。基于此，它可以向量化，并且可以在一行中完成一个复杂的循环语句，并且运算效率仍然很高。在参数列表周围，每个分析都是一个函数，当然这里也可以是一个自定义函数。我将在网页上以表格的形式查找任何数据，并将转换对象的实际代码用作返回结果。该方法开始引起注意。这里获得的数据格式是。只要知道数据存储在其中，一切就变得简单。例如，我真的希望数据以记录的形式输出，
对象，还可以将数据输出保存为文件