Python 数据清洗之缺失数据填充函数 fillna() 及缺失值处理

引入

在实际的项目中，当缺失数据比较多的情况下，可以直接滤除；而当缺失数据比较少时，需要对数据进行填充。

栗子

import numpy as np
from numpy import nan
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(np.arange(3,19,1).reshape(4,4),index=list('abcd')