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    系统性的学会 Pandas， 看这一篇就够了！

    替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象 pd.isnull(df), pd.notnull.../data/IMDB-Movie-Data.csv") 6.2.1 判断缺失值是否存在 （1）pd.notnull() # 判断是否是缺失值，是则返回False pd.notnull(movie)...np.all()只要有一个就返回False，下面看例子： np.all(pd.notnull(movie)) # 返回 False （2）pd.isnull() 这个和上面的正好相反，判断是否是缺失值...Millions)'].mean(), inplace=True) 替换所有缺失值： # 这个循环，每次取出一列数据，然后用均值来填充 for i in movie.columns: if np.all(pd.notnull..., value=np.nan) 2、再进行缺失值的处理 # 删除 wis = wis.dropna() 3、验证： np.all(pd.notnull(wis)) # 返回True，说明没有了缺失值

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    系统性总结了 Pandas 所有知识点

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