本文介绍了如何在数据分析中，特别是使用Pandas处理不同类型数据（如字符串和Categorical）时遇到的缺失值问题，包括识别缺失值（isna()）、填充缺失值（fillna()）和丢弃缺失值（dropna()）的方法。以Titanic数据和欧洲空气质量监测数据为例，详细展示了处理过程。
数据分析-Pandas的类型数据的缺失处理
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
数据分析
实验数据分析处理，股票序列，时间序列，信号序列，有时候表格的数据
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