1、isin（）函数用于查找特定值的记录，如print（df[语文].isin（[84，91]）。29 数据分区 cut（）函数用于根据指定区间对数据进行分组，如grade = pd.cut（df.语文，bins，right=False，labels=lab），然后添加新的列表示等级。
2、DF通常指的是数据框。以下是 DF的基本定义 DF，全称为Data Frame，是数据处理和分析中常用的一种数据结构。特别是在Python的pandas库中，数据框是一种主要的数据结构，用于存储和处理表格数据。它类似于一个Excel表格或SQL表，具有行和列，可以包含不同类型的数据。
3、可以对列进行运算，使用apply方法即可。具体分析如下：前提：加载numpy，pandas和Series，DataFrame，生成一个3乘3的DataFrame，命名为frame，用frame的第二列生成Series，命名为series1。加法运算，frame.add（series1，axis=0）。减法运算：sub分别尝试不填充和填充，对比效果。
在Python数据预处理中，常见的操作包括数据查看、转换、清洗、获取和合并。首先，通过查看数据的维度、形状、列名、索引以及各种统计信息，我们可以初步了解数据。例如，使用`data.shape`查看行数和列数，`data.info（）`检查缺失值，`data.describe（）`分析数值型数据的分布和异常值。
首先，导入 NumPy 和 Pandas，通过.csv 文件加载数据，以可视化数据集。数据包含数值和分类变量，需将其分为特征和标签，以便使用scikit-learn进行预处理。 处理缺失值现实数据中常有缺失值，需妥善处理。
归一化归一化是将数据映射至特定区间的过程，如0-1或-1-1。最常见的方法是Min-Max归一化。比如，当我们发现不同特征间量级差距明显时，如地区生产总值远大于其他指标，可以利用归一化平衡各特征影响，提高模型效果。
学习过程中，探索了Python数据处理中关键概念，它们分别是：归一化、标准化、正则化。归一化，通过preprocessing.MinMaxScaler类将属性缩放至指定最大值与最小值之间，以实现极差规范化，数据范围为[0，1]。此方法旨在提高稳定性，维持稀疏矩阵中零值的完整性。
处理嵌套数据是数据分析中的常见任务，尤其是对于无模式数据如MongoDB日志或网络爬虫抓取的多层JSON数据。使用Python的pandas库中的json_normalize函数可以轻松地将这些数据展平，以便进一步清洗和预处理。例如，展平后的数据可以用于缺失值处理、数据标准化或数据分箱等操作，简化了数据准备流程。
首先，我们进行数据展示，了解文本内容。然后，进行分词操作，这是中文处理中的重要步骤。分词将连续汉字序列切分成有意义的词语，常用工具如jieba、PKU分词器、清华大学THULAC等。自定义词语词典的加载能增强分词工具对特定领域术语的识别，提高准确性。
答案：在Python的数据处理中，Pandas库中的DataFrame是一个非常重要的工具，用于处理结构化数据。DataFrame允许你以表格形式存储数据，并提供了大量功能来查询、处理和分析这些数据。在第二十一章，关于DataFrame数据处理的内容主要包括数据清洗、数据合并、数据重塑以及数据可视化等方面的知识。
可以看出，第一个print（）语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录，替换语句执行以后，df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。
isin（）函数用于查找特定值的记录，如print（df[语文].isin（[84，91]）。29 数据分区 cut（）函数用于根据指定区间对数据进行分组，如grade = pd.cut（df.语文，bins，right=False，labels=lab），然后添加新的列表示等级。
pyspark与python在数据处理领域展现不同特色。首先，pyspark因基于Apache Spark框架，特别适合大规模数据处理，速度远超python，得益于Spark的分布式计算能力。
由于Scala是基于JVM的数据分析和处理，Scala比Python快10倍。当编写Python代码用且调用Spark库时，性能是平庸的，但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时，则要比Scala等效代码慢得多。Python解释器PyPy内置一个JIT（及时）编译器，它很快，但它不提供各种Python C扩展支持。
此外，尽管pyspark和Spark在基本的分布式计算模型上是相同的，但在实际应用中，两者在性能和功能上可能有所不同。这取决于具体的应用场景和需求。
1、在Python数据预处理中，常见的操作包括数据查看、转换、清洗、获取和合并。首先，通过查看数据的维度、形状、列名、索引以及各种统计信息，我们可以初步了解数据。例如，使用`data.shape`查看行数和列数，`data.info（）`检查缺失值，`data.describe（）`分析数值型数据的分布和异常值。
2、学习过程中，探索了Python数据处理中关键概念，它们分别是：归一化、标准化、正则化。归一化，通过preprocessing.MinMaxScaler类将属性缩放至指定最大值与最小值之间，以实现极差规范化，数据范围为[0，1]。此方法旨在提高稳定性，维持稀疏矩阵中零值的完整性。
3、首先，导入 NumPy 和 Pandas，通过.csv 文件加载数据，以可视化数据集。数据包含数值和分类变量，需将其分为特征和标签，以便使用scikit-learn进行预处理。 处理缺失值现实数据中常有缺失值，需妥善处理。
4、在Python的sklearn库中，数据预处理涉及到fit（）、transform（）以及fit_transform（）这三种方法，它们各自在数据处理过程中扮演着重要角色。让我们深入探讨它们的差异，以更直观的方式理解这些方法。首先，fit（）方法主要用来计算数据集的统计信息。