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上传时间: 2020-12-31
详细说明：在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。
一、缺失值的判断
pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。
a、Series的缺失值判断
s = Series([a,b,np.nan,c,None])
print(s)
'''
0 a
1 b
2 NaN
3 c
4 None
'''
#判断缺失值,如果是则返回True,否则返
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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