在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。

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一、缺失值的判断

pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。

a、Series的缺失值判断

  s = Series(["a","b",np.nan,"c",None])
  print(s)
  '''
  0    a
  1    b
  2   NaN
  3    c
  4  None
  '''
  #判断缺失值,如果是则返回True,否则返回False
  print(s.isnull())
  '''
  0  False
  1  False
  2   True
  3  False
  4   True
  '''
  #输出缺失值的索引和值
  print(s[s.isnull()])
  '''
  2   NaN
  4  None
  '''

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