数据清洗——处理缺失值

咱们最初的数据会由于各类各样的缘由——信息没法获取，被遗漏——而产生缺失值。pandas使用NaN(Not a Number)来表示缺失值。处理缺失值的方式主要有两个——过滤缺失值或补全缺失值。web 下表是处理缺失值的相关函数列表：svg 函数名 描述 dropna 根据每一个标签的值是不是缺失数据来筛选轴标签 fillna 用某些值填充缺失值 isnull 返回代表哪些值是缺失值的布尔值 no

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