# pandas的缺失值
# Pandas主要使用值np.nan来表示缺失的数据。默认情况下,它不包含在计算中。
# 重构索引值存为副本 reindex() # 将缺失值填充为某值存为副本 fillna() # 布尔判断值是否为NaN,isna()与notna()方法 # 删除缺省值整行数据存为副本 dropna()
# 新构造一个数据集并运用上述方法
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# pandas的缺失值
# Pandas主要使用值np.nan来表示缺失的数据。默认情况下,它不包含在计算中。
# 重构索引值存为副本 reindex() # 将缺失值填充为某值存为副本 fillna() # 布尔判断值是否为NaN,isna()与notna()方法 # 删除缺省值整行数据存为副本 dropna()
# 新构造一个数据集并运用上述方法