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godaai · Sep 23, 2023 · 572f674 · 572f674
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diff --git a/ch-pandas/data-preprocessing.ipynb b/ch-pandas/data-preprocessing.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "# 数据处理\n",
-    ":label:`data-preprocessing`\n",
     "\n",
     "数据处理工作包括处理重复值、缺失值和异常值，生成新的列或者行等。"
    ]
@@ -3423,4 +3422,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}
diff --git a/ch-pandas/dataframe-groupby.ipynb b/ch-pandas/dataframe-groupby.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "# 分组汇总\n",
-    ":label:`dataframe-groupby`\n",
     "\n",
     "实际的数据分析中，经常需要对某一类数据进行统计分析。比如，假如我们拥有全国所有人的身高和体重数据，我们想按照省份分组，统计每个省的平均身高和平均体重，这时候就需要使用分组操作。pandas 提供了 `groupby` 函数进行类似的分组汇总操作。:numref:`groupby-img` 计算平均身高的分组汇总流程，主要包括两部分：分组与汇总。其中分组阶段将同一类的内容归结到相同的组中；汇总阶段将所关心的数据进行计算，比如求和、求平均等。\n",
     "\n",

diff --git a/ch-pandas/dataframe-merge-concat.ipynb b/ch-pandas/dataframe-merge-concat.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "# 多表操作\n",
-    ":label:`dataframe-merge-concat`\n",
     "\n",
     "之前的操作主要在单个 `DataFrame` ，实际上，我们经常需要对多个 `DataFrame` 联合起来进行分析。pandas 提供了多 `DataFrame` 之间的合并和连接的操作，分别是 `merge()` 和 `concat()` 函数。比如，我们可以将两个 `DataFrame` 合并成一个，且保留所有的列。\n",
     "\n",

diff --git a/ch-pandas/dataframe-slicing.ipynb b/ch-pandas/dataframe-slicing.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "# 数据切片\n",
-    ":label:`dataframe-slicing`\n",
     "\n",
     "实际中，我们常常不是分析整个数据，而是数据中的部分子集。如何根据特定的条件获得所需要的数据是本节的主要内容。"
    ]
@@ -2453,4 +2452,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}
diff --git a/ch-pandas/series-dataframe.ipynb b/ch-pandas/series-dataframe.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "# Series 与 DataFrame\n",
-    ":label:`series-dataframe`\n",
     "\n",
     "pandas 的核心数据结构有两个： Series 和 DataFrame。"
    ]
@@ -1218,4 +1217,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}