家用电器用户行为分析与事件识别数据抽取 首先对原始数据采用无放回的随机抽取 数据预处理 热水器编号对实验无实际性的意义，这个属性特征是可以删除的 有无水流可以用水流量来表示，因此这个属性是没有必要的 节能模式是一种模式，所有数据都是一样的，因此也是可以删去的属性 删去三种属性之后，留下九种属性又，热水器“开关状态”为关的时候，“水流量”为0时，说明热水器不工作，此条数据是可以删除的数据变化 除了筛

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一、前言作为一名爬虫工程师，在工作中常常会遇到爬取实时数据的需求，比如体育赛事实时数据、股市实时数据或币圈实时变化的数据。如下图：Web 领域中，用于实现数据'实时'更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种。轮询指的是客户端按照一定时间间隔（如 1 秒）访问服务端接口，从而达到 '实时' 的效果，虽然看起来数据像是实时更新的，但实际上它有一定的时间间隔，并不是真正的实时更新。轮询通常采用 拉

ETF基金定投数据分析1——数据收集作为一个80后的小伙，我错过了一次又一次让自己财富增加的机会，唯一的投资理财就是把钱通通放到某额宝里。一年前，我开始学习理财的知识，最后选择进行etf基金定投来投资。找了一家券商开了户。投资的品种就两个:300ETF和纳指ETF，分别追踪沪深300指数和纳斯达克指数。选择这两个指数之前我用python跑了一下历史数据，二者的相关性很低，也许可以做风险对冲？ 开始

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python数据分析-数据清洗与整理又开始我的好好学习之旅，这周学习数据分析,居老师日常动力！今天要跟着罗罗攀（公众号：luoluopan1）学pandas数据清洗、合并、重塑以及字符串处理，数据均来自罗罗攀，敲棒~1.数据清洗处理缺失值第一步：找出缺失值 主要通过 isnull 和 notnull 方法返回 布尔值 来判断什么位置有缺失值 (注：使用juypter notebok)from pa

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