# pandas的缺失值
# Pandas主要使用值np.nan来表示缺失的数据。默认情况下，它不包含在计算中。
# 重构索引值存为副本 reindex() # 将缺失值填充为某值存为副本 fillna() # 布尔判断值是否为NaN，isna()与notna()方法 # 删除缺省值整行数据存为副本 dropna()
# 新构造一个数据集并运用上述方法
短视频学习 - 7、pandas之DataFrame缺失值
原文：https://www.cnblogs.com/lich1x/p/11790023.html
