小技巧7：如何处理和填充空值？
np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为 nan
# axis 0 表示按照行，all 此行所有值都为 nan
df.dropna(axis=0, how='all')
充填空值
空值一般使用某个统计值填充，如平均数、众数、中位数等，使用函数 fillna:
# 使用a列平均数填充列的空值，inplace true表示就地填充
df["a"].fillna(df["a"].mean(), inplace=True)
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