一、数据丢失分类
1）nd中分为两种：None和np.nan（NaN）
其中，None是python中的对象，是一个object；而nan是一个float类型
两种不同的类型，运算速度也是不同的
2）pandas中两种都视作NaN（np.nan）
二、数据丢失处理
通过控制columns来创建有NaN的数据：
通过loc切片赋值来处理部分NaN数据：
1.与空相关的方法
检测：
isnull()和notnull()
如何检测df中哪些行中存在空行？
df.isnull().any(axis=1): True行中存在空 False行中不存在空（any的字面意思就是该行有一个为True即为True）
df.notnull().all(axis=1): False行中存在空 True行中不存在空（all与上面any类似，也就是逻辑里面的与操作了）
过滤：
dropna() --可以选择过滤行还是列（默认为行，也就是axis = 0，有空行则删除）
可以通过how参数来控制，是any还是all（存在就剔除还是全部才剔除）
dropna(how = 'all')
这里重复一下，轴的概念：
根据stackoverflow答主解释，axis=0指的是逐行，轴是Index；axis=1指的是逐列，轴是columns。（index (0), columns (1)）
根据结果：
mean(axis=0)计算的是每一列平均值，
mean(axis=1)计算的是每一行平均值。（轴是columns）
填充：（可以填充Series/DataFrame）
fillna(value = xx)
对所有的na都进行填充
可以通过method选择向后填充（bfill，使用后一个的值进行填充，文档有详细参数解释），或者向前（ffill）填充
注意，此处是返回一个填充后的副本，本身并没有改变，可以通过inplace参数来控制