データフレーム形式のデータの場合：
1、data.value_counts（）：提示された統計データの数
2、data.query（ "ラベル== 0"）：条件指定されたクエリデータ
3、data.plot（）：データの可視化データフレームのフォーマット
4、pandas.get_dummies（データ）：列のデータは、ワンホットエンコーディングによって示されます
5、pandas.concat（[DATA1、DATA2]軸）：DATA1 InとDATA2軸= 寸法上のスプライシング
6、data.fillna（0）：0欠落データで満たされています
7、data.isna（）のようなそれらのデータクエリ欠損値、pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示
ゆっくりと蓄積されたのレコードを合計で出会った別の更新、