当从mongo加载JSON到Python Dataframe时，你应该如何处理NaN？

当从MongoDB加载JSON到Python Dataframe时，处理NaN值的方法取决于具体的需求和数据处理的目标。下面是几种常见的处理NaN值的方法：

1. 删除包含NaN值的行或列：可以使用dropna()函数删除包含NaN值的行或列。例如，df.dropna()将删除包含任何NaN值的行，df.dropna(axis=1)将删除包含任何NaN值的列。
2. 填充NaN值：可以使用fillna()函数将NaN值替换为指定的值。例如，df.fillna(0)将所有NaN值替换为0，df.fillna(df.mean())将NaN值替换为每列的均值。
3. 插值填充：可以使用插值方法根据已知数据的趋势来填充NaN值。例如，df.interpolate()将使用线性插值方法填充NaN值。
4. 标记NaN值：可以使用isna()函数将NaN值标记为True，非NaN值标记为False。例如，df.isna()将返回一个布尔值DataFrame，其中NaN值被标记为True。
5. 忽略NaN值：有些情况下，可以选择忽略NaN值而不进行处理。例如，某些统计计算函数（如mean()、sum()）在计算时会自动忽略NaN值。

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