在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。

pandas的groupby是数据处理中一个非常强大的功能。虽然很多同学已已经非常熟悉了，但有些小技巧还是要和大家普及一下的。

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如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmode...

想自己原创一些小工具，便于日常工作需求，所以这款字符统计工具就诞生了，希望大家喜欢！

说明：下面所说的存储都是指在MySQL上的存储，暂时不考虑mongodb、ES这些，毕竟引入新的数据库，会让系统更加复杂。

注意：由于NaN的存在，B列初始的数据类型是float，如果要变成整数，使用astype转换即可。

下面的图形显示的是Product_Category_1字段中每个取值的占比，主要集中在1-5-8

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