<< 下面是完成这些任务的具体步骤及代码： ### （1）创建 DataFrame `data1` 我们可以使用 pandas 库来创建所需的 DataFrame。 ```python import pandas as pd # 创建数据字典 data = { "用户昵称": ["小叶乐呵呵", "上善若水", "上善若水", "平心静气"], "发布内容": [ "等了足足一个小时！！！下次不来了！！！", "味道好极了，有小时候的感觉", "味道好极了，有小时候的感觉", None ], "发布时间": ["2022-05-20", "2022-05-28", "2022-05-28", "2022-06-17"] } # 构建 DataFrame data1 = pd.DataFrame(data) print("原始 DataFrame:") print(data1) ``` --- ### （2）删除存在缺失值的数据行 我们可以通过 `dropna()` 方法删除包含任何 NaN 值的行。 ```python # 删除缺失值所在的行 data1_cleaned = data1.dropna() print("\n删除缺失值后的 DataFrame:") print(data1_cleaned) ``` --- ### （3）去除重复值 可以使用 `drop_duplicates()` 函数对整个 DataFrame 进行去重处理。 ```python # 去除完全相同的行（包括所有列都相同） data1_deduplicated = data1_cleaned.drop_duplicates() print("\n去重后的 DataFrame:") print(data1_deduplicated) ``` 注意这里仅保留了一条由 “上善若水” 发布的内容记录。 --- ### （4）计算两个用户的发布时间间隔天数 首先将字符串时间转换为日期类型，然后求差值即可。 ```python from datetime import datetime # 将 '发布时间' 列转为 datetime 类型 data1_deduplicated['发布时间'] = pd.to_datetime(data1_deduplicated['发布时间']) # 获取对应的时间戳并计算相差天数 date_xiaoye = data1_deduplicated.loc[data1_deduplicated["用户昵称"] == "小叶乐呵呵", "发布时间"].iloc[0] date_shangshanruoshui = data1_deduplicated.loc[data1_deduplicated["用户昵称"] == "上善若水", "发布时间"].iloc[0] time_diff_days = abs((date_shangshanruoshui - date_xiaoye).days) print(f"\n‘小叶乐呵呵’ 和 ‘上善若水’ 的发布时间相隔 {time_diff_days} 天") ``` --- ### （5）对“小叶乐呵呵”的发布内容进行分词 可以借助 `jieba` 分词库来进行中文文本分割操作。 #### 安装 jieba (如果尚未安装的话)： ```bash pip install jieba ``` #### 实现分词功能： ```python import jieba # 提取目标用户发布的具体内容 content_xiaoye = data1_deduplicated.loc[ data1_deduplicated["用户昵称"] == "小叶乐呵呵", "发布内容" ].iloc[0] # 使用结巴分词器进行分词，并打印结果 words = list(jieba.cut(content_xiaoye)) print(f"\n对 ‘小叶乐呵呵’ 内容分词的结果是：{'/'.join(words)}") ``` 以上就是完整的解决方案！ --- **给出解释** 1. **pandas 数据框构建与管理** - 我们用字典形式定义初始数据结构后生成了一个名为 `data1` 的 Pandas Dataframe 对象。 2. **缺失值清理逻辑** - 缺失值是指数据集中存在的空格、NaN 或者其他无效占位符，在数据分析时需要提前排除或填补以保证后续运算准确无误。此处直接采用了最简单的方式——丢弃含有 NULL/NA 的整行信息。 3. **重复项清除机制** - 在实际应用当中可能由于系统错误等原因导致出现冗余复制现象，利用 drop_duplicate() 可有效避免干扰分析结论一致性的问题发生。 4. **日期解析以及数学运算支持** - Python 自带 datetime 模块提供了强大的日期和时间处理能力；Pandas 中也内置了许多方便快捷的方法用于高效地转化非标准格式为标准化数值表示形式供进一步统计比较之需。 5. **自然语言处理技术引入** - Jieba 是一种轻量级但性能优越的开源项目之一专门针对汉语句子切分成若干个有意义的基本单元即词汇的功能需求而设计开发出来的工具包。 ---