这一张学习的是缺失值的统计删除与填充。是咱们进行数据清洗必须要掌握的知识。
1. 缺失信息的统计
缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合 mean 可以计算出每列缺失值的比例。
如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引。例如，查看身高缺失的行：
2.缺失信息的删除
数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其他特征来进行行样本或列特征的删除， pandas 中提供了 dropna 函数来进行操作。
3. 缺失值的填充
在 fillna 中有三个参数是常用的： value, method, limit 。其中， value 为填充值，可以是标量，也可以是索引到元素的字典映射； method 为填充方法，有用前面的元素填充 ffill 和用后面的元素填充 bfill 两种类型， limit 参数表示连续缺失值的最大填充次数。
练习
第一题不是太会
第二题：
2.1
2.2
这一小题也不是太会，照着答案敲了一遍。
