学习笔记(07):Python数据殿堂：数据分析与数据可视化-运算和缺失值

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Pandas的运算方法：

1. 对通用函数保留索引和列标签
2. 自动对齐索引
3. DataFrame和Seeries的运算

 

 

 

缺失值的处理：

1. Nan
2. 缺失值的发现
3. 缺失值的剔除
4. 缺失值的填充

处理一把采用两种方法：

None：对象类型的默认缺失值

NaN：数值类型的默认缺失值，用numpy.nan表示

缺失值的发现：是用两个函数：isnull和notnull，每个函数都返回布尔类型的掩码数据

缺失值的剔除：dropna：剔除缺失值，默认把整个行剔除了；；axis:通知剔除行或者列；；thresh：低于这个数量的数据的行或者列剔除；；filna：缺失值用别的值填充

缺失值的填充：填充函数是filena，常用参数为：axis（坐标轴，行或者列），method（填充方式），ffill（从前向后填充），bfill（从后向前填充）