2018-12-19
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怎么插入替换缺失的数据
对于缺失的数据，您只需分配容器即可插入缺失值。使用的实际缺失值将根据dtype选择。
例如，NaN无论选择的缺失值类型如何，数字容器将始终使用：
In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])
In [21]: s.loc[0] = None
In [22]: s
Out[22]:
0 NaN
1 2.0
2 3.0
dtype: float64
同样，datetime容器将始终使用NaT。
对于对象容器，pandas将使用给定的值：
In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
In [24]: s.loc[0] = None
In [25]: s.loc[1] = np.nan
In [26]: s
Out[26]:
0 None
1 NaN
2 c
dtype: object
0.0000
0
3
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