找到具有NaN值的行并将其删除
在云计算领域，NaN值通常指的是"不是一个数字"（Not a Number），它是一种特殊的数值类型，表示一个无效或未定义的数值。在数据分析和处理中，NaN值经常出现在缺失数据或计算错误的情况下。
要找到具有NaN值的行并将其删除，可以按照以下步骤进行：
- 首先，加载数据集并检查是否存在NaN值。可以使用编程语言中的数据处理库（如Python中的pandas）来读取数据，并使用相应的函数（如
isnull()）检查每个元素是否为NaN。 - 然后，使用适当的方法来处理NaN值。常见的处理方法包括删除包含NaN值的行、用特定的值（如0或平均值）填充NaN值，或者使用插值方法进行填充。
- 如果选择删除包含NaN值的行，可以使用相应的函数（如
dropna()）删除这些行。在删除之前，可以先创建数据的副本，以便保留原始数据。 - 最后，保存处理后的数据集，以便后续分析或使用。可以使用适当的函数（如
to_csv()）将数据保存到文件中。
需要注意的是，具体的处理方法和函数可能因使用的编程语言和数据处理库而有所不同。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以在云计算中使用：
- 腾讯云对象存储（COS）：提供高可靠、低成本的云端存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云云数据库MySQL版：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于各种应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性、安全的云服务器实例，可满足不同规模和需求的应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
请注意，以上仅为示例产品，实际选择产品应根据具体需求和场景进行评估和决策。
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我有两个pandas数据帧，df1和df2，它们的行数相等。df2有11行，其中包含NaN值。我知道如何删除df2中的空行，方法如下：
df2.dropna(subset=['HIGH'], inplace=True)
但是现在我想从df1中删除这些相同的行(从df2中删除的行号相同的行)。我尝试了以下方法，但似乎不起作用。
df1.drop(df2[df2['HIGH'] == 'NaN'].index, inplace=False)
还有其他建议吗？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
2回答
这是我的数据帧头。我正在尝试删除列“Type2”中的NaN值，但是我不确定如何决定是删除包含NaN值的整个列，还是删除包含NaN值的行。我应该如何决定使用哪种方法来删除NaN值？对于一般的数据集，是否有特定的阈值来确定是删除行还是删除整个列？我的最终目标是在这个数据集上运行一个机器学习算法来预测一个口袋妖怪是否具有传奇色彩。谢谢
# Name Type 1 Type 2 Total HP Attack Defense Sp. Atk Sp. Def Speed Generation Legendary
2 3 Venusaur Grass Pois
浏览 9提问于2018-07-25得票数 1
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我在使用Python中的海运库绘制成对图时得到了这个错误。参考前面就同一主题提出的问题，我清理了我的数据并验证了我是否有任何空值，
train_data.isnull().values.any()
Out[91]: False
import seaborn as sns
sns.pairplot(train_data)
我仍然得到一个海运图的值错误。我不确定除了清理数据，我们还能做些什么来避免这个错误。添加更多有关数据的信息，我一共有81列和大约50万行。我删除了一个具有所有空值的行，而不保留的数据是空的。现在的问题是如何处理这个错误。有什么建议吗？
浏览 1提问于2017-11-21得票数 11
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2回答
我想用NaN值替换数据帧中最后的所有非NaN。我的数据框架中有300行和1068列。每一行都有不同数量的有效值，其中填充了NaNs。下面是一个行的示例：
数据中的一行= [1 2 3 NaN NaN NaN] output = [1 2 NaN NaN NaN NaN]
如何替换CSV文件中行中的最后一个非NaN值？
浏览 2提问于2020-07-15得票数 0
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我对熊猫/蟒蛇很陌生。我想知道函数.corr在计算相关性时如何删除带有多个变量的数据的空数据。
例如，假设我有以下数据：
# 'A1' 'A2' 'A3'
1 4 3 1
2 2 5 NA
3 3 2 NA
4 NA 10 2
1)是否删除至少有一个NA/null值的整行？(在这种情况下，只考虑第一行来计算相关矩阵)
或
( 2)它是否计算成对的相关性，仅排除个别值？(例如，对于'A1‘和'A2’之间的相关性，它计算行1、2和3；对于
浏览 1提问于2019-07-23得票数 9
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2回答
我有一个包含7100行的3列数据集。
data.isna().sum()显示，其中一列包含117个NaN vlaue，另一个列为0。data.isnull().sum()还显示了一个列的117和其他列的0。
data.dropna(inplace=True)下降351行。有人能给我解释一下吗？我做错什么了吗？
编辑：
我现在检查已删除的行。删除了351行，其中dropped.isna().sum().sum()总共显示了117个NaN值。
dropped[~dropped['description'].isna()]显示一个空表。据我所知，结果似乎是正确的。
现在我只是好奇计数
浏览 5提问于2022-03-04得票数 0
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我有一个excel表，其中数据从第n行和第4行开始。
我有很多这样的excel表格，数据的起点是不同的。
在这种情况下，我们怎样才能找到行号和号呢？
浏览 2提问于2022-02-17得票数 0
我正在为我在Bokeh可视化中的所有点分配标签。 但是，为每个点指定标签会使事情变得过于拥挤。有100或更多的分数。 因此，我在pandas df中创建了一个新列，其中只有10行的随机集合的标签值。其他行具有NaN值。 有没有办法让Bokeh忽略NaN的值，并且不为它们创建标签？ labels = LabelSet(x='myDateColumn', y='myNumericColumn', text='columnWithOnly10RowsHavingTextValue', level='glyph',
浏览 24提问于2019-04-01得票数 0
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1回答
我希望Python Pandas不仅显示具有NaN值的行，还显示具有NaN值的相应行上方的行。我之所以需要这样做，是因为如果一行中有一个NaN值，我不仅需要删除具有NaN值的值，还需要删除前一行。
谢谢
浏览 3提问于2021-04-05得票数 0
我正在尝试从pandas df中删除等于0的行，我只需要删除特定行的0，因为其他值为0的行也可以。我已经尝试了不同的代码变体，我将在这里列出这些变体，但没有任何影响。有人知道为什么它不工作或工作不正确吗？
我尝试过使用：
df = df[df.Columnname != 0]
和
df = df['df.Columnname != 0']
我尝试将0值更改为NaN，然后像这样删除NaN：
columns = ['columnname']
df = df.replace('0', pd.np.nan).dropna(axis=0, how=
浏览 2提问于2018-08-10得票数 0
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我试图从通过NaN获得的数据中删除所有的pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name = "Sheet1")行，我尝试过使用df = df.dropna(how='all')和df.dropna(how='all', inplace=True)，两者都无法删除我打印的最后一个空行：df.tail(1)。
a b c
3463 NaN NaN
我注意到列c中的值不是空的，而是空的。有人能帮忙处理这个问题吗？谢谢。
浏览 2提问于2020-01-13得票数 2
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假设我有一张这样的清洁服务桌子。
| Customer| House Address | Date |
| ------- | ------------- | -------- |
| Sam | London | 10/01/22 |
| Lina | Manchester | 12/01/22 |
| Sam | Null | 15/01/22 |
我们知道Sam的住宅地址应该是(假设客户id是相同的)。
如何根据第一行填写第三行？
数据：
{'Customer': ['Sam', '
浏览 8提问于2022-02-19得票数 0
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3回答
在Pandas数据帧中，我想过滤掉所有超过2个NaN的行。
本质上，我有4列，我只想保留那些至少有2列有限定值的行。
有人能建议一下如何实现这一点吗？
浏览 10提问于2014-04-22得票数 9
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2回答
我有一个包含age、date和location列的数据文件。
我想计算一下在所有列中有多少行是空的(不是一些，而是全部在同一时间)。我有以下代码，每一行都是独立工作的，但是如何说age AND date AND location是空的呢？
df‘’age‘..isnull().sum()df’‘date’..isnull().sum()df‘’location‘..isnull().sum()
在移除这三列中缺少值的行之后，我想返回一个dataframe，如下所示，但是合并在一个语句中：
Df.mask(行‘’location‘..isnull())df[np.isfinite(df’
浏览 6提问于2017-05-02得票数 0
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1回答
我使用的是一个具有多个NaN的列，该列要根据以下条件填充:如果后退和前进最多3行，则有2个相等的值，然后使用该值填充NaN。
由于这一点可能不清楚，下面举几个例子：
col1
0 10
1 10
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 10
6 5
7 NaN
8 5
9 NaN
10 NaN
11 NaN
12 NaN
第2行中的值在1行返回时为10，而在向前的3行中为10。->使用10 填充第3行的值在2行返回时为10，2行后为10行。->使用10 填充第4行的值在3行返回时为10，在向前的1行中为10。->使用10
浏览 2提问于2020-04-18得票数 3
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我有两个环境：
环境#1:
Python3.7.5Pandas 0.23.4
环境#2:
3.8.10Pandas 1.3.4 Python
我在两个版本中都有相同的代码，没有对其进行任何修改。但是，我有这一行特定的代码，这些代码似乎导致了问题/产生了不同的输出：
df_result = pd.merge(df_l, df_r, left_on=left_on, right_on=right_on, how='inner', suffixes=suffixes)
df_l和df_r只是读取Excel文件。我在两个版本的调试器中检查了它们，它们是完全相同的，所以应该没问题。另外
浏览 1提问于2021-12-14得票数 0
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我有一个excel文件，内容如下：
gdp gdp (2009)
1929 104.6 1056.7
1930 173.6 962.0
1931 72.3 846.6
我想读入文件并指定第一列(没有标题信息)是一个整数。我不需要B栏
我正在使用下面的代码读取文件
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
gdp = pd.read_excel('gdpfile.xls, skiprows = 2, parse_cols = "A,C")
这读起来很好，除了年份都
浏览 1提问于2018-01-18得票数 1
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2回答
我有两个数据帧，如下所示：
result1
time browncarbon blackcarbon
180.7452 0.506824055392119 0.4693240205237933
180.748 0.5040641475588111 0.4671092323195378
180.7508 0.49911820575405846 0.46344714546409305
180.7535 0.4957944583911674 0.46030629341216533
180.7563 0.48887
浏览 9提问于2019-07-18得票数 0
1回答
我正在处理一个有45k行的数据集，我有点困惑是要删除缺失的值还是将缺失的值归责。
按列排列的缺失值分布：
📷
根据这个答案：https://stackoverflow.com/a/28199556/12298398)，我计算了包含缺失值的行数
>>> np.count_nonzero(df.isnull().values.ravel())
2057
但是，现在我有点困惑是否应该删除这些包含缺失值的行，因为删除它们将导致数据丢失，或者我应该将丢失值大于500的列归在内。
让我知道你同样的想法，谢谢
浏览 0提问于2021-11-26得票数 1
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3回答
我有一个包含一些街道的事故数据的数据框架：
我想删除(或者至少选择)索引为np.nan的第一行。我尝试过streets.loc[np.nan,:]，但它返回了一个KeyError: nan。我不确定如何才能具体选择该记录。
除了使用pd.DataFrame.iloc[0,:] (这是不精确的，因为它依赖于位置而不是索引名)之外，我还能如何选择该特定记录？
浏览 3提问于2020-09-04得票数 1
3回答
在pandas dataframe中，如何删除某一列后面有零的所有行。例如
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({'a' : [0,1,1,0,0,0,0], 'b' : [0,1,-1, 1,0,0,0], 'c': [1,4,5,6,7,0,0]}).T
df：
0 1 2 3 4 5 6
a 0 1 1 0 0 0 0
b 0 1 -1 1 0 0 0
c 1 4 5 6 7 0
浏览 2提问于2015-01-29得票数 1
4回答
我正在尝试将数据帧中具有相同时间戳的所有行合并为一行。df为5k x 20。
A B ...
timestamp
11:00 NaN 10 ...
11:00 5 NaN ...
12:00 15 20 ...
... ... ...
按如下方式对2个11:00行进行分组
A B ...
timestamp
11:00 5 10 ...
12:
浏览 3提问于2015-05-29得票数 2
4回答
我已经从csv文件中读取数据到一个由超过25000行和15列组成的数据框中，我需要将所有行(包括最左边的->索引)向右移动一列，这样我就可以得到一个空索引，并能够用整数填充它。但是，列的名称应该留在相同的位置。因此，基本上我需要将列名以外的所有内容都向右移动一位。
我试图对它重新编制索引，但得到一个错误：
ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
有没有办法做到这一点？
浏览 0提问于2015-10-19得票数 6
我有一个数据文件，如下所示(前3行)：
Sample_Name Sample_ID Sample_Type IS Component_Name IS_Name Component_Group_Name Outlier_Reasons Actual_Concentration Area Height Retention_Time Width_at_50_pct Used Calculated_Concentration Accuracy
Index
浏览 1提问于2017-08-31得票数 9
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3回答
我的数据帧如下所示： ? 我需要删除前4行，因为它们在第一列中的值为NaN。由于我必须对稍有不同的数据帧执行此操作，因此不能简单地按索引删除它们。为了实现这一点，我想到了按行迭代df，使用numpy isnan函数检查值是否为NaN，然后删除行-遗憾的是，它似乎不起作用。 first_col = df.columns[0]
for i, row in df.iterrows():
if np.isnan(row[first_col]):
df.drop(i, axis=0, inplace=True)
else:
break 不过，isnan不
浏览 14提问于2020-12-21得票数 1
1回答
*这不是第一次在这里被问到，但我还没有看到任何与多个列相关的Q
示例数据：
1 2 3 ........
Orange |a |d |e
Orange |b |b |e
Black |y |z |nan
Black |x |y |nan
Black |z |nan |nan
Black |w |x
浏览 17提问于2021-06-01得票数 2
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2回答
我正试图从表1到表2从图像中得到，但我似乎不能正确地理解它。我试着用枢轴表把A-D从行改为科尔。然后，我尝试groupby，但它没有给我一行，而是破坏了我的数据。
浏览 5提问于2017-12-19得票数 2
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我正在尝试确定特定列(索引2)中哪些行的值为nan，然后删除具有nan的行，或者将没有nan的行移动到自己的数据帧中。有没有任何关于如何进行这两种方法的建议？
我试图创建一个包含所有行和指定列的向量，但数据类型对象给我带来了麻烦。另外，我尝试创建一个列表，并将该特定列中!= 'nan'的所有行添加到该列表中。
patientsDD = patients.iloc[:,2].values
ddates = []
for value in patients[:,2]:
if value != 'nan':
ddates.append(val
浏览 14提问于2019-10-23得票数 1
1回答
我有一个熊猫数据栏，它的日期列应该是'2016-01-17‘格式的。
有时日期是垃圾的，可能看起来像'0-1274753-3'，我想删除这些行。
我的尝试基本上是定义一个函数来检查字符串是否为日期，然后将其应用于列中的每个条目，抛出失败的行。这是一个跨越大数据的缓慢过程，我希望找到一个更好的解决方案。
目前的尝试如下：
from dateutil.parser import parse
def is_date (string):
try:
parse (string)
return True
except Value
浏览 4提问于2016-03-31得票数 0
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考虑下面的df
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (10, 4)))
df.iloc[[3, 6, 8], :] = np.nan
print(df)
0 1 2 3
0 4.0 1.0 9.0 3.0
1 8.0 1.0 8.0 0.0
2 0.0 6.0 5.0 6.0
3 NaN NaN NaN NaN
4 3.0 9.0 9.0 4.0
5 1.0 5.0 5.0 3.0
6
浏览 2提问于2021-09-06得票数 1
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我有一个很大的DataFrame，看起来像：
c1 c2 c3
0 NaN 1.0 NaN
1 NaN NaN NaN
2 3.0 6.0 9.0
3 NaN 7.0 10.0
...
我想：
1-删除所有"Nan“值的行。就像样本中的第二行。
2-将其他行中的所有"Nan“值替换为行的平均值。
注意:在行中，我们有不同的"Nan“值。你能帮我一下吗？谢谢。
而且，这个链接没有解决我的问题：
下面是我的DataFrame示例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd
浏览 3提问于2022-02-08得票数 1
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2回答
我使用以下命令删除具有NAN值的单元格的行：
pos_data = df.iloc[:,[5,6,2]].dropna()
不，我想知道如何保留NAN行，并删除在其中一列中没有NAN的所有其他行。我的数据是潘达斯的数据。
谢谢。
浏览 0提问于2019-02-19得票数 2
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我正在制作一个基本的游戏，我有一个我正在使用的磁贴系统。每个瓦片都有一个ID "tileX"，其中X是一个数字(例如。tile1)。我有一个如下的函数：
window.onclick = function() {
var x = event.clientX, y = event.clientY,
elementMouseIsOver = document.elementFromPoint(x, y).id;
document.getElementById("tileTell").value = elementMouseIsOver;
浏览 2提问于2015-05-15得票数 1
4回答
我有一个包含许多空记录的数据框架：
Col_1 Col_2 Col_3
10 5 2
22 7 7
3 9 5
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 4 NaN
7 6 7
8 10 NaN
12 NaN 1
我希望删除所有列行中的所有NaN值。如您所见，每一列都有不同的行数。所以
浏览 2提问于2018-05-18得票数 4
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我有数据，其中每行作为客户和他们购买的数量。数据从2018年1月到2018年12月共12列(每列为一个月)。
假设以客户X1为例，我的数据从2018年6月开始，因此该行的前5列为空。对于customer X2，我的数据从2018年8月开始，因此该行的前7列为空。对于customer X3，我的数据从2018年1月开始，因此所有列都有数据点。对于每一行(即)每个客户，我想删除前2个数据点，并使它们为空。红色表示空值。
df = pd.DataFrame({'Jan-18': [np.nan, np.nan, 15],
'
浏览 0提问于2021-02-16得票数 0
我有一个带有虚构数据的表格： ? 我想删除任何重复的行，只保留在"Won营业额“中包含正值的行。因此，在这种情况下，应该删除标记为红色的两行 此外，如果存在仅丢失周转的重复行，则应该保留周转最高的行(最下面的两行)。
浏览 31提问于2019-10-07得票数 1
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我只需要删除NaN元素，而不是删除所有行。
我有一个python数据帧列表，如下所示：
[[2.0, 3.0, 5.0, nan], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0, nan, nan]]
我如何使用pandas更改它，如下所示:只需删除NaN元素
[[2.0, 3.0, 5.0], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0]]
哪种方法可以做得更好？
浏览 0提问于2016-06-28得票数 0
2回答
我有一个数据文件，如下所示
df = pd.DataFrame({'person_id': [101,101,101,101],
'sourcename':['test1','test2','test3','test4'],
'Test':[np.nan,np.nan,'B5','B6']})
我想要做的是从non-na列复制Test行，并将其粘贴到sourc
浏览 3提问于2021-04-14得票数 2
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我有一个具有下列列和数据类型的dataframe：
np_id object
target_id object
activity_type object
activity_value object
activity_units object
assay_cell_type object
SMILES object
standard_inchi_key object
standard_i
浏览 2提问于2021-06-09得票数 0
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我需要完全删除数据帧中所有列中值为"None“的行。我使用了以下代码- df.dropna(axis=0,how='all',thresh=None,subset=None,inplace=True) 这不会给数据帧带来任何差异。值为"None“的行仍然存在。 如何做到这一点？
浏览 352提问于2019-05-30得票数 1
嗯，正如标题所说。我非常努力地尝试只使用Numpy来对数据集进行标准化。
数据集应如下所示：
class,Alcohol,Malic acid,Ash,Alcalinity of ash,Magnesium,Total
phenols,Flavanoids,Nonflavanoid phenols,Proanthocyanins,Color
intensity,Hue,OD280/OD315,Proline
1.0,14.23,1.71,2.43,15.6,127.0,2.8,3.06,0.28,2.29,5.64,1.04,3.92,1065.0
,13.2,1.78,,11.2,100
浏览 1提问于2018-10-05得票数 0
下面是一个非常简单的数据框架：
df = pd.DataFrame({'col1' :[1,2,3],
'col2' :[1,3,3] })
我正在尝试删除有重复值的行(例如，第3行)
这不管用，
df = df[(df.col1 != 3 & df.col2 != 3)]
非常清楚原因，这是有道理的。
但我还是不知道如何删除那一行。
有谁有什么想法吗？谢谢。莫妮卡。
浏览 0提问于2015-09-22得票数 1
我试图在windows 10中将一个大型文件文本文件(100 k行、x列、分隔符是';')导入到PostgreSQL9.6，pgadmin4中
COPY my_table FROM 'E:\DATA\my_file.txt' (DELIMITER(';');
文本文件中的少数行确实有超过x列；因此，我得到了“错误:上次预期列之后的额外数据”消息。这要归功于像; ; ;这样的东西
我正在寻找一种方法来检测这些行并删除它们，比如触发器而不是insert。
谢谢您的快速回答，但是有什么方法可以用postgresql来清理数据吗？我在想(伪码)：
CRE
浏览 1提问于2016-12-14得票数 1
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我遇到了这个讨论(一年前)：
我也看到了没有任何errors..and的白色屏幕，然后我尝试了2列的一小部分，并尝试了以下方法：
由于pandas也只是得到一堆包含空数据的行，所以我尝试了dropna。这导致根本没有数据。因此，我只是指定了应该进入df的行(因此使用df = df.head(n=19)行)。
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
df = pd.read_excel(path,sheetname,parse_cols="A:B")
df = df.hea
浏览 0提问于2016-08-08得票数 22
我希望消除具有大量列的数据帧中等于特定值(或在特定范围内)的所有行。例如，如果我有以下数据帧：
a b
0 1 0
1 2 1
2 3 2
3 0 3
并且想要删除所有包含0的行，我可以使用：
a_df[(a_df['a'] != 0) & (a_df['b'] !=0)]
但当您处理大量列时，这就变得很麻烦了。可以这样做：
for i in a_df.columns.values:
a_df = a_df[a_df[i] != 0]
但这似乎效率不高。有没有更好的方法来做这件事？
浏览 0提问于2015-08-25得票数 0
我有一个文本，其中一列可能有三种值，整数(12331)，整数作为字符串('345')或一些其他字符串(‘DataFrame’)。
有没有一种方法可以从dataframe中删除最后一种字符串的所有行，并将第一种字符串转换为整数？或者至少以某种方式忽略导致类型错误的行，如果我对列求和。
这个数据帧来自读取一个相当大的CSV文件(25 GB)，所以我想要一些解决方案，可以在块读取时工作。
浏览 2提问于2016-04-18得票数 9
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若要删除具有空单元格的CSV file中的行，请使用以下代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("./test_1.csv", sep=";")
data.dropna()
data.dropna().to_csv("./test_2.csv", index=False, sep=";")
一切都很好，但我得到了一个新的CSV file与incorrect data
红色方格突出显示的内容
我得到了以dot和zero .0的形式出现的附加符号。
你能告诉我如何在没有.0的情
浏览 2提问于2022-02-16得票数 2
回答已采纳
2回答
我的想法是把所有的产品合并到一年中的每一天的销售数据。因为我没有新产品的发布日期数据，所以根据包含该产品的第一个订单，我将删除之前的数据。我不知道怎么把它正确编码。下面是我创建的简单数据：
import pandas as pd
data = [
[ 1/1/21, nan, A, nan, nan ],
[ 1/1/21, nan, B, nan, nan ],
[ 1/1/21, nan, C, nan, nan ],
[ 1/2/21, PO_1, A, 50000, 1],
[ 1/2/21, nan, B, nan, nan ],
[ 1/2/21, nan, C, nan, nan
浏览 5提问于2021-12-08得票数 -1
回答已采纳
2回答
熊猫数据栏中的列表
、、、
我有下面的熊猫资料
| A | B |
| :-|:------:|
| 1 | [2,3,4]|
| 2 | np.nan |
| 3 | np.nan |
| 4 | 10 |
我想取消第一行的列表，并将这些值依次放在后面的行中。结果如下：
| A | B |
| :-|:------:|
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 4 |
| 4 | 10 |
如何在一个非常大的数据集中实现这一点，这种现象在许多行中
浏览 3提问于2022-01-29得票数 1
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