5.1 缺失值处理isnull、.dropna()、fillna()、

数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确定性更加显著缺失值的处理：删除记录 / 数据插补 / 不处理

1--# 判断是否有缺失值数据 - isnull，notnull

# isnull：缺失值为True，非缺失值为False

# notnull：缺失值为False，非缺失值为True

2--.dropna（）

3--填充/替换缺失数据.fillna()

注意如果列是lnt类型就0；如果是str就用nan

4# 缺失值插补   （均值/中位数/众数插补、临近值插补、插值法）

4.1 均值/中位数/众数插补

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