首先這次學習的是pandas的缺失資料這一部分，下面來談談我的收穫
缺失觀測及其型別，知道基礎的檢視方法，包括head（）和tail（），會用isna和notna方法來觀測缺失值，知道了對series和dataframe使用都會返回布林列表，知道怎麼檢視缺失值的所以的行和列
還知道了三種缺失符號，分別是np.nan還有none以及nat，其中np.nan比較特殊，首先它不等與任何東西，甚至不等於自己，在用equals函式比較時，自動略過兩側全是np.nan的單元格，因此結果不會影響，其次，它在numpy中的型別為浮點，由此導致資料集讀入時，即使原來是整數的列，只要有缺失值就會變為浮點型，此外，對於布林型別的列表，如果是np.nan填充，那麼它的值會自動變為true而不是false。none的話它會等於自身，修改布林列表不會改變資料型別。nat是針對時間序列的缺失值，是pandas的內建型別，可以完全看做時序版本的np.nan，與自己不等，且使用equals是也會被跳過。
pandas在1.0新版本中引入的新的型別與新的函式，首先是nullable型別與na符號， 然後說下na的特性，如果是邏輯運算，只需看該邏輯運算的結果是否依賴pd.na的取值，如果依賴，則結果還是na，如果不依賴，則直接計算結果。然後也知道了 convert_dtypes方法。
然後也知道了缺失資料的運算與分組的一些知識，比如缺失值運算的規則等。
然後就是明白了缺失值的填充與剔除等線管的知識，比如dropna方法等。
最後了解了插值的一些知識，比如線性插值、樣條插值等的一些方法。
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