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数据分析基础之《pandas（6）—高级处理》

一、缺失值处理

1、如何处理nan
两种思路：
（1）如果样本量很大，可以删除含有缺失值的样本
（2）如果要珍惜每一个样本，可以替换/插补（计算平均值或中位数）

2、判断数据是否为nan
pd.isnull(df)
pd.notnull(df)

3、缺失值处理方式
存在缺失值nan，并且是np.nan
（1）dropna(axis='rows')
删除存在缺失值

（2）fillna(value, inplace=True)
替换缺失值
说明：
value：替换成的值
inplace：
    True：会修改原数据
    False：不替换修改原数据，生成新的对象

（3）缺失值不是nan，是其他标记的
后面再说

二、缺失值处理实例

1、电影数据文件获取

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