有时候数据带有缺失值，也就是有些数据为NaN，在运算的时候要时刻警惕是否存在缺失值，在不同的情况下，pandas处理晟逋鲱蝎缺失值的方式不同，主要是两种方式，下面介绍一下：
先引入相关模块
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先创建一个带有缺失值的数据框，注意缺失值用np.nan
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创建一个不带有缺失值的数据框
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在简单的运算中，如果遇到缺失值，运算结果在相应的位置也是缺失值
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在描述性统计中，Nan都是作为0进行运算
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其他的描述性统计也是一样的：
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pandas教程：[21]带有缺失值的计算
时间：2024-10-29 16:26:27
