导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。缺失数据会在很多数据分析应用中出现。pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。作者：韦斯·麦金尼（WesMcKinney）译者：徐敬一来源：大数据DT（ID：hzdashuju）pandas对象的所有描述

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作者：小小明简介：Pandas数据处理专家，10余年编码经验，至今已帮助过百名以上数据从业人员解决工作实际遇到的问题，其中数据处理和办公自动化问题涉及的行业包括会计、审计、HR、气象工作人员、教师、律师、运营，以及各行业的数据分析师和专做数据分析案例的公众号号主。若你在数据处理的问题上遇到什么困难，欢迎与我交流。目录准备数据

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