Python_數據分析_pandas_04缺失值處理

1. 缺失值處理 缺失值處理主要有三個內容、四個函數：發現缺失值（isnull() notnull()）、刪除缺失值（dropna()）、填補缺失值（fillna()） 首先創建一個矩陣 1.1 發現缺失值 發現缺失值是生成布爾類型的掩碼數據，兩個函數相反 1.2 刪除缺失值 基本類型dropna(axis=0, how =‘any’,tresh) ，其中axis是按行還是按列刪除、how有兩種a

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