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pandas(四)——处理缺失数据

pandas中使用浮点值NaN表示缺失值，Python内置的None值也会被当做NA处理

pandas中常用的对NA进行处理的方法
dropna:过滤NaN值的一种方法，可以通过法治调节对确实值的容忍度
fillna:用制定值填充缺失数据
isnull:返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA,该对象的类型与源类型意向
notnull：isnull的否定式

dropna方法将会把行中含有Nan值的所有数据行全部丢弃，我们可以使用how='all'参数使其之丢弃全为NA的那些行，这种方法是对行进行操作，当我们传入axis=1即可使其对列生效

fillna方法传入的参数为字典即可实现对不同的列填充不同的值：
fillna方法默认是返回新对象，但是我们也可以直接对现有的对象进行就地修改：
这个时候我们需要传入inplace=True参数

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