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上传时间: 2021-01-02
详细说明：数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。
使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示不是数字的值。
一、检查缺失值
为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法
示例1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.Da
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