不懂Pandas缺失值的处理方式是什么？？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。
处理方式：
存在缺失值nan,并且是np.nan:
删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')
替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)
不是缺失值nan，有默认标记的
1、存在缺失值nan,并且是np.nan
# 判断数据是否为NaN
# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)
# 读取数据
movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")
##第一种 删除
# pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan
# 删除缺失值为np.nan的所在行
movie.dropna()
# 第二种 替换缺失值
# 替换存在缺失值的样本
# 替换 填充平均值
movie['Metascore'].fillna(movie['Metascore'].mean(), inplace=True)
# 替换 填充自定义值
movie['Metascore'].fillna(11, inplace=True)另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。