在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的時(shí)候，經(jīng)常能看見(jiàn)缺失值，下面來(lái)介紹一下如何利用pandas來(lái)處理缺失值。常見(jiàn)的缺失值處理方式有，過(guò)濾、填充。

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一、缺失值的判斷

pandas使用浮點(diǎn)值NaN(Not a Number)表示浮點(diǎn)數(shù)和非浮點(diǎn)數(shù)組中的缺失值，同時(shí)python內(nèi)置None值也會(huì)被當(dāng)作是缺失值。

a、Series的缺失值判斷

  s = Series(["a","b",np.nan,"c",None])
  print(s)
  '''
  0    a
  1    b
  2   NaN
  3    c
  4  None
  '''
  #判斷缺失值,如果是則返回True,否則返回False
  print(s.isnull())
  '''
  0  False
  1  False
  2   True
  3  False
  4   True
  '''
  #輸出缺失值的索引和值
  print(s[s.isnull()])
  '''
  2   NaN
  4  None
  '''

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網(wǎng)站題目：pandas如何處理缺失值-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站路徑：http://sd-ha.com/article28/djjgcp.html

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