本文是《图解Pandas》系列的第九篇，详细介绍了Pandas中缺失值的处理，包括Python环境、创建数据以及缺失值的类型。通过实例展示了如何在数据框中处理NA值，并探讨了四种不同类型的缺失值。
01写在前面
大家好，我是阳哥，欢迎来到「Python数据之道」。
今天来跟大家分享《图解Pandas》系列图文内容的 第 9 篇，主要介绍 Pandas 中常见的缺失值数据处理 。
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Pandas 是 Python数据分析中用的最多的工具，为了大家能够更好地学习 Pandas，阳哥开始制作一系列 《图解Pandas》 的内容。
《图解Pandas》 最主要的目标，是以视频图解、动态图片等方式呈现，拆解 Pandas 在数据处理过程中的主要知识点，以便大家能进一步了解 Pandas 的使用，形象地介绍 Pandas，进而使大家喜欢上 Pandas 这个工具。
《图解Pandas》图文专题，最新的内容可以点击下面的图片进行查看。
在本文编写时，《图解Pandas》系列已发布的图文如下：
| 图文链接 | 视频号对应编号 |
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