本文主要是介绍python生成器和HDF5 、pandas中的dropna()、fillna()函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
生成器
生成器是一种使用普通函数语法定义的迭代器。有一个特点是包含yeild都是生成器。生成器不是使用return返回一个值，而是可以生成多个值，每次一个。每次使用yield生成一个值后，函数都将冻结，即在此停止执行，等待被重新唤醒。被重新唤醒后，函数将从停止的地方开始继续执行。
生成器是包含关键字yield的函数，但被调用时不会执行函数体内的代码，而是返回一个迭代器。每次请求值时，都将执行生成器的代码，直到遇到yield或return。yield意味着应生成一个值，而return意味着生成器应停止执行（即不再生成值；仅当在生成器调用return时，才能不提供任何参数）
生成器由两个单独的部分组成：生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是由def语句定义的，其中包含yield。生成器的迭代器是这个函数返回的结果。用不太准确的话说，这两个实体通常被视为一个，通称为生成器。
HDF5
HDF5是一种存储大规模科学数组数据的非常好的文件格式。它可以被作为C标准库，带有许多语言的接口，如Java、Python和MATLAB等。HDF5中的HDF指的是层次型数据格式（hierarchical data format）。每个HDF5文件都含有一个文件系统式的节点结构，它使你能够存储多个数据集并支持元数据。与其他简单格式相比，HDF5支持多种压缩器的即时压缩，还能更高效地存储重复模式数据。对于那些非常大的无法直接放入内存的数据集，HDF5就是不错的选择，因为它可以高效地分块读写。
虽然可以用PyTables或h
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