数据清洗--DataFrame中的空值处理方法-创新互联

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。

在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> from numpy import nan as NaN
>>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],columns=['age','sex','phone'])
>>> data
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   NaN
2 17.0 NaN   NaN
3 NaN NaN   NaN

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