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利用Python進行資料分析(10) pandas基礎: 處理缺失資料，pythonpandas

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利用Python進行資料分析(10) pandas基礎: 處理缺失資料，pythonpandas
 資料不完整在資料分析的過程中很常見。pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點數組裡的缺失資料。pandas使用isnull()和notnull()函數來判斷缺失情況。
對於缺失資料一般處理方法為濾掉或者填充。
濾除缺失資料  對於一個Series，dropna()函數返回一個包含非空資料和索引值的Series，例如： 填充缺失資料
如果不想丟掉缺失的資料而是想用預設值填充這些空洞，可以使用fillna()函數：   如果不想只以某個標量填充，可以傳入一個字典，對不同的列填充不同的值：

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