Pandas:数据清洗
1、缺失值的认定
由于数据的来源的复杂性、不确定性，数据中难免会存在字段值不全、缺失等情况，本文将介绍如何找出这些缺失的值。
2、缺失值的操作
3、数据替换
4、重复值及删除数据
5、Numpy格式转换
转换方法：
(1) ds.to_numpy()
(2) s.array
由于数据的来源的复杂性、不确定性，数据中难免会存在字段值不全、缺失等情况，本文将介绍如何找出这些缺失的值。
转换方法：
(1) ds.to_numpy()
(2) s.array
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