NaN(not a number ) ,事先引入pandas and numpy 先

import pandas as pd
import numpy as np

也可以缺失值用拉格朗日插值法 或者移动均值代替缺失的值。

dropna()方法会将凡事有na 的数据行整行删除。如果删除na 的单元需要正价条件，如， data.dropna(how='all')

如果删除na 的单元需要正价条件，如， data.dropna(how='all')

df.iloc[a:b,c:d] #--i表示index iloc(index location)如果没有index 表示找值， iloc 表示按索引位置而不是值，【a:b,c:d】表示行从a+1行， 到b行， 同理 c:d 表示从c+1列到d列。

上面这一页部分不大会考