pandas 处理缺失值[dropna、drop、fillna]
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pandas 处理缺失值[dropna、drop、fillna]相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 一本正经胡说八道的猫面对缺失值三种处理方法：
参考原文链接
option 1： 去掉含有缺失值的样本（行）
option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉
option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）
对于dropna和fillna,dataframe和series都有，在这主要讲datafame的
dropna() 方法的其他参数。
参数说明：
方法二：替换并删除，Python pandas 如果某列值为空，过滤删除所在行数据
如上面的df数据，这个时候的思路是：
fillna()给空值填充一个数值（如999999）
index.tolist()找出值为填充值所在行的索引
drop根据索引干掉对应的行
pandas使用dropna函数删除dataframe中所有包含缺失值的数据行（drop rows which contain missing vlaues in dataframe）
pandas使用dropna函数删除dataframe中所有包含缺失值的数据行（drop rows which contain missing vlaues in dataframe）
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