记录了几个错题

做这道题是百思不得其解，然而看到底下那个表格就懂了

33.  创建一个包含2015年每个工作日的datetimeindex，并使用它为一系列随机数编制索引。我们称之为s系列。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56077060

时间序列基础频率表

别名偏移量类型说明

DDay每日历日

BBusinessDay每工作日

HHour每小时

T或minMinute每分钟

SSecond每秒钟

MMonthEnd每月最后一个日历日

BMBusinessEnd每月最后一个工作日

Q-JAN、Q-FEBQuarterEnd对于以指定月份结束的年度，每季度最后一月的最后一个日历日

A-JAN、A-FEBYearEnd每年指定月份的最后一个日历日

38．FlightNumber列中的某些值丢失。这些数字每行增加10个，因此10055和10075填充到相应位置。填写这些缺少的数字，并使列成为整型列（而不是浮点列）

df['FlightNumber'] =df['FlightNumber'].interpolate().astype(int)

Interpolate函数。在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。插值：用来填充图像变换时像素之间的空隙。

42．在Airline列中，您可以看到一些额外的解释和符号出现在airline名称周围。把航空公司的名字拉出来。例如，“（British Airways. ）”应该成为“British Airways”。

AirlineFlightNumberRecentDelaysFromTo

0KLM(!)10045[23, 47]LondonParis

1 (12)10055[]MadridMilan

2(British  Airways. )10065[24, 43, 87]LondonStockholm

312. Air France10075[13]BudapestParis

4"Swiss  Air"10085[67, 32]BrusselsLondon

df['Airline'] =df['Airline'].str.extract('([a-zA-Z\s]+)', expand=False).str.strip()

df

# note: using .strip() gets ridof any leading/trailing spaces

正则表达式

元字符描述

[a-z]字符范围。匹配指定范围内的任意字符。

[^a-z]负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。

\将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，“\\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。

*匹配前面的子表达式任意次。例如，zo*能匹配“z”，也能匹配“zo”以及“zoo”。*等价于{0,}。

?匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?”可以匹配“do”或“does”。?等价于{0,1}。

+匹配前面的子表达式一次或多次(大于等于1次）。例如，“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”，但不能匹配“z”。+等价于{1,}。

\s匹配任何不可见字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ \f\n\r\t\v]。

\b匹配一个单词的边界，也就是指单词和空格间的位置。例如，“er\b”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”；“\b1_”可以匹配“1_23”中的“1_”，但不能匹配“21_3”中的“1_”。

\B匹配非单词边界。“er\B”能匹配“verb”中的“er”，但不能匹配“never”中的“er”。

\cx匹配由x指明的控制字符。例如，\cM匹配一个Control-M或回车符。x的值必须为A-Z或a-z之一。否则，将c视为一个原义的“c”字符。

\d匹配一个数字字符。等价于[0-9]。grep 要加上-P，perl正则支持

\D匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。grep要加上-P，perl正则支持

\f匹配一个换页符。等价于\x0c和\cL。

\n匹配一个换行符。等价于\x0a和\cJ。

\r匹配一个回车符。等价于\x0d和\cM。

\S匹配任何可见字符。等价于[^ \f\n\r\t\v]。

\t匹配一个制表符。等价于\x09和\cI。

\v匹配一个垂直制表符。等价于\x0b和\cK。

\w匹配包括下划线的任何单词字符。类似但不等价于“[A-Za-z0-9_]”，这里的"单词"字符使用Unicode字符集。

\W匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]”。