二、缺失值的填充和插值
三、nullable型別
import pandas as pd
import numpy as np
isna或isnull（兩個函式沒有區別）來檢視每個單元格是否缺失，結合mean可以計算出每列缺失值的比例：
想要檢視某一列缺失或者非缺失的行，可以利用series上的isna或者notna進行布林索引
想要同時對幾個列，檢索出全部為缺失或者至少有乙個缺失或者沒有缺失的行，可以使用isna, notna 和 any, all的組合。
sub_set = df[
['height'
,'weight'
,'transfer']]
df[sub_set.isna().
all(1)
]# 全部缺失
]# 至少有乙個缺失
]# 沒有缺失
dropna的主要引數為軸方向axis（預設為0，即刪除行）、刪除方式how、刪除的非缺失值個數閾值thresh（ 非缺失值 沒有達到這個數量的相應維度會被刪除）、備選的刪除子集 subset ，其中how主要有any和all兩種引數可以選擇。
res = df.dropna(how =
'any'
, subset =
['height'
,'weight'])
res.shape
與上面等價的操作
在fillna中有三個引數是常用的：value, method, limit。其中，value為填充值，可以是標量，也可以是索引到元素的字典對映；method為填充方法，有用前面的元素填充ffill和用後面的元素填充bfill兩種型別，limit引數表示連續缺失值的最大填充次數。
method = 'ffill'用前面的值來補充後面的nan
method = 'ffill',limit =1用前面的值來補充後面的nan，如果有出現的缺失，最多向後補充一次
value為標量
以字典的方式，通過索引對映填充的值
對於interpolate而言，除了插值方法（預設為linear線性插值）之外，有與fillna類似的兩個常用引數，乙個是控制方向的limit_direction，另乙個是控制最大連續缺失值插值個數的limit。其中，限制插值的方向預設為forward，這與fillna的method中的ffill是類似的，若想要後向限制插值或者雙向限制插值可以指定為backward或both。
在 python 中的缺失值用 none 表示，該元素除了等於自己本身之外，與其他任何元素不相等：
在numpy中利用np.nan來表示缺失值，該元素除了不和其他任何元素相等之外，和自身的比較結果也返回 false
np.nan的對應位置會返回false，但是在使用equals函式進行兩張表或兩個序列的相同性檢驗時，會自動跳過兩側表都是缺失值的位置，直接返回true
在時間序列的物件中， pandas 利用pd.nat來指代缺失值，它的作用和np.nan是一致的
object是一種混雜物件型別，如果出現了多個型別的元素同時儲存在 series 中，它的型別就會變成object
nullable就是可空的，言下之意就是序列型別不受缺失值的影響
當呼叫函式sum, prob使用加法和乘法的時候，缺失資料等價於被分別視作0和1，即不改變原來的計算結果
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