pandas处理，填充缺失数据

1、pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组的缺失数据 对于一个Series可以用dropna方法或者通过布尔型索引达到目的 2、对于DataFrame丢弃全NA 丢弃全为NA的那些行 丢弃全为NA的那些列 利用thresh,留下一部分观测数据 thresh=3,表示在行方向上至少有3个非NAN的项保留 填充缺失数据 用fillna的方法，将缺失值替换为常数值 通过一个字典调用fillna

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