diff --git a/main.py b/main.py
deleted file mode 100644
index 5a74688..0000000
--- a/main.py
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-print("2021142108 林俊聪")
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-def dropnullstd(data):
-    print("删除前的的形状为：", data.shape)
-    before = data.shape[1]
-    colisNull = data.describe().loc["count"] == 0
-    for i in range(len(colisNull)):
-        if colisNull[i]:
-            data.drop(labels=colisNull.index[i], axis=1, inplace=True)
-    stdisZero = data.describe().loc["std"] == 0
-    for j in range(len(stdisZero)):
-        if stdisZero[j]:
-            data.drop(labels=stdisZero.index[j], axis=1, inplace=True)
-    after = data.shape[1]
-    print("删除后数据的形状为：", data.shape)
-
-def transformdayintominute(data):
-    for i in range(0, len(data)):
-        data[i] = data[i].total_seconds()/60
-    return data
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-def transformdayintohour(data):
-    for i in range(0, len(data)):
-        data[i] = data[i].total_seconds() / 3600
-    return data
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-# 1.读取并查查看P2P网络带宽数据主表Training_Master的基本信息
-data = pd.read_csv("Training_Master.csv")
-print("主表的维度为：", data.ndim)
-print("主表的形状为：", data.shape)
-print("主表的内存为：", data.memory_usage())
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-# describe方法
-print("主表的描述性统计为：", data.describe())
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-# 删除值相同或者全空的列
-dropnullstd(data)
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-# 2.提取用户信息更新表Training_Userupdate和登录信息表Training_LogInfo的时间信息：
-data2 = pd.read_csv("Training_Userupdate.csv")
-data3 = pd.read_csv("Training_LogInfo.csv")
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-# 使用to_datetime函数转换用户信息更新表和登录信息表的时间字符串。
-data2["ListingInfo1"] = pd.to_datetime(data2["ListingInfo1"])
-data2["UserupdateInfo2"] = pd.to_datetime(data2["UserupdateInfo2"])
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-data3["Listinginfo1"] = pd.to_datetime(data3["Listinginfo1"])
-data3["LogInfo3"] = pd.to_datetime(data3["LogInfo3"])
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-# 使用year、 month、week等方法提取用户信息更新表和登录信息表中的时间信息
-year = [i.year for i in data2["ListingInfo1"].head()]
-print("ListingInfo1中的前5个年份信息：", year[:5])
-month = [i.month for i in data2["ListingInfo1"].head()]
-print("ListingInfo1中的前5个月份信息：", month[:5])
-week = [i.week for i in data2["ListingInfo1"].head()]
-print("ListingInfo1中的前5个星期信息：", week[:5])
-day = [i.day for i in data2["ListingInfo1"].head()]
-print("ListingInfo1中的前5个日期信息：", day[:5])
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-#计算用户信息更新表和登录信息表中两时间的差,分别以日、小时、分钟计算
-timeDeltaUserupdate=data2["ListingInfo1"] - data2["UserupdateInfo2"]
-print("计算时间差以日期为单位：\n", timeDeltaUserupdate.head())
-print("计算时间差以小时为单位：\n", transformdayintohour(timeDeltaUserupdate).head())
-timeDeltaUserupdate=data2["ListingInfo1"] - data2["UserupdateInfo2"]
-print("计算时间差以分钟为单位：\n", transformdayintominute(timeDeltaUserupdate).head())
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-# 3.使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表
-# 使用groupby方法对用户信息更新表和登录信息表进行分组
-UserupdateGroup = data2[["Idx", "UserupdateInfo2"]].groupby(by="Idx")
-LogInfoGroup = data3[["Idx", "LogInfo3"]].groupby(by="Idx")
-print('分组后的用户信息更新表为：', UserupdateGroup.head())
-print('分组后的登录信息表为：', LogInfoGroup.head())
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-# 使用agg方法求取分组后的最早和最晚更新及登录时间
-print("分组后最早更新时间：", UserupdateGroup.agg(np.min).head())
-print("分组后最晚更新时间：", UserupdateGroup.agg(np.max).head())
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-# 使用size方法求取分组后的数据的信息更新次数与登录次数
-print("分组后信息更新次数：", UserupdateGroup.size().head())
-print("分组后登录次数：", LogInfoGroup.size().head())
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