處理缺失數據：
| 方法 | 說明 |
| dropna | 根據各標簽的值中 是否存在缺失數據對軸標簽進行過濾，可通過閾值調節對缺失值的容忍程度
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| fillna | 用指定值或插值方法（如ffill 或 bfill ） 填充缺失數據
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| isnull | 返回一個含有布爾值的對象，這些布爾值表示哪些值是缺失值 NA ，該對象的類型與源類型一樣
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過濾缺失數據
可以通過pandas.isnull或布爾索引的手工方法，但dropna可能會更實用一些。對於 series，dropna返回一個僅含非空數據和索引的series：
dropna默認丟棄任何含有缺失值的行填充缺失數據
| 參數 | 說明 |
| value | 用於填充缺失值的標量值或字典對象 |
| method | 插值方式。如果函數調用時未指定其他參數的話，默認為‘ffill’ |
| 參數 | 說明 |
| axis | 待填充的軸，默認axis=0 |
| inplace | 修改調用者對象而不產生副本 |
| limit | （對於前向和后向填充）可以連續填充的最大數量 |
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/leims/p/9921382.html