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摘要： 用户消费行为数据分析 需求分析 1、数据收集 收集大量的用户消费数据。 2、数据清洗与预处理 收集到的数据可能存在错误、缺失或重复项，需要进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性，使其适合后续的工作。 3、数据探索性分析 通过可视化和统计方法发现数据中的规律和趋势，发现潜在的模式和异常情况。 阅读全文

摘要： 1."df.isnul()返回一个布尔类型的 DataFrame，其中缺失值被标记为True，非缺失值被标记为 False。 "sum()方法被应用于这个布尔DataFrame，计算每列中缺失值的数量。 2。'df.info():提供的信息更全面。df.info()方法会打印有关 DataFrame 阅读全文