當我們拿到一份資料時，往往其中有許多缺失值
以下我會介紹如何檢視及各缺失值處理方式

我先建立各raw及columns都有些缺失值的DataFrame

isnull與notnull方法:
isnull將資料空值回傳True，不是空值回傳False

notnull則相反，資料空值回傳False，不是空值回傳True

drop:
drop可用來拿掉你指定的raw或column
axis參數預設為0，axis=0時drop掉raw、axis=1時drop掉column

拿掉0、1這兩個raw

拿掉one,thr這兩個column

dropna:
dropna可拿掉有遺失值的raw
與drop一樣，axis預設為0
axis=0時drop掉有空值的raw、axis=1時drop掉有空值的column

只有index是4的那排raw沒有遺失值，所以只剩下那排

因為全部的column都有遺失值，所以輸出結果如此

fillna補充缺失值:
方式一:以字典的方式傳入，前面是column名稱，後面是補充缺失值的值

方式二:單一欄位補充缺失值

送上colab連結，可自行在上面多做點練習更加熟悉pandas
https://colab.research.google.com/drive/1xM9yP5PgwyZPdopvrRz62f8M2lwq_S9P?usp=sharing

pandas就先講到這邊，這些東西應該已經夠用了，以後有遇到新的方法再繼續學習吧!