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在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。
一、缺失值的判断
pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。
a、Series的缺失值判断
s = Series(["a","b",np.nan,"c",None]) print(s) ''' 0 a 1 b 2 NaN 3 c 4 None ''' #判断缺失值,如果是则返回True,否则返回False print(s.isnull()) ''' 0 False 1 False 2 True 3 False 4 True ''' #输出缺失值的索引和值 print(s[s.isnull()]) ''' 2 NaN 4 None '''
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