如何处理数据集中丢失或损坏的数据(missing or corrupted)？

可以在数据集中找到丢失/损坏的数据，然后删除这些行或列，或者决定用其他值替换它们。


在Pandas中，有两种非常有用的方法: isnull ( )和dropna ( )，它们将帮助您查找丢失或损坏数据的数据列并删除这些值。


如果要用占位符值(例如0 )填充无效值，则可以使用fillna ( )方法。

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