【Pandas | 04】空值处理篇「isna，isnull，notna，notnull，fillna，dropna」
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前言
对Pandas库中涉及缺失数据的处理机制，简要进行比较与归纳~
实验环境：Jupyter notebook
空值比较分析
利用.isna()与.isnull函数可检测DataFrame及Series中的空值情况；
- 创建一个新的DataFrame
df = pd.DataFrame(dict(age=[5, 6, np.NaN],
born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
pd.Timestamp('1940-04-25')],
name=['Alfred', 'Batman', ''],
toy=[None, 'Batmobile', 'Joker']))
df
AI写代码python
DataFrame
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