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任务描述本关任务：根据所学知识完成右侧选择题。相关知识本关卡主要介绍Pandas自带的几个处理缺失值的工具的用法，该系列Pandas实训的缺失值主要有三种形式：null、NaN或NA。选择处理缺失值的方法一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值，另一种方法是用一个**标签值（sentinel value）**表示缺失值。 掩码方法中掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组，也可能是用一个比特（0或1）表示有缺失值的局部状态； 标签方法中，

任务描述本关任务：获取鸢尾花数据集前30行并转换成DataFrame，然后让每一行都减去第一行的值，输出运算后的结果。相关知识Pandas在数值运算方面继承了NumPy的通用函数等功能，实现了一些高效技巧。通用函数：保留索引因为Pandas是建立在NumPy基础之上的，所以NumPy的通用函数同样适用于Pandas的Series和DataFrame对象。import numpy as np import pandas as pd rng = np.random.Ra