一早上只是4.1数据清洗的内容，主要原因是对代码的不熟悉。调试百度了好久，最后最有用的办法就是看英文文档。看英文可能看起来很痛苦，但是耐心看的话还是不错的。而且是最直接最有效的方法。

------------------------------------------------------------------------------------------ 最令人困惑的问题就是pandas的赋值问题。 代码4-1中 data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值，将其变为空值 这里会抛出 SettingWithCopy warning异常。具体原因也不是太懂。是一种叫 chained indexing的东西。 要改成 data.loc[(data['销量'] < 400) | (data['销量'] > 5000), '销量'] = None # 使用 | 时，一定要在并集的两边加上括号 而且在使用并集的时候需要在两边加上括号。否则会报错。 上面两种方法，简单来说，不同之处在于处理的方式不一样。 第一种会按照列单独处理，加入要提取两列的数据就是先处理第一列然后在处理第二列。 第二种会把所要提取得列当做一个整体，而不是分开处理，而且提高了效率。 具体参考： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 路漫漫其修远兮，学习的过程的漫长的，虽然现在的效率不高，但是慢慢学效果就会好了吧~JIAYOU