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

本文转载自公众号【法纳斯特】，详情可以点击上方卡片，关注该公众号，获取更多好文推荐。一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～所以本期小F就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。「GoPUP」，大佬造的轮子，大概有100的免费数据接口。GitHub：htt

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