NaN :去除异常值，用均值替换Pandas

NaN是指在Pandas库中表示缺失值或异常值的特殊标记。NaN代表"not a number"，用于表示缺失的数据或无法计算的结果。

在数据分析和处理过程中，经常会遇到缺失值或异常值的情况。为了保证数据的准确性和一致性，需要对这些值进行处理。NaN的处理方法之一是去除异常值，并用均值替换。

具体步骤如下：

首先，使用Pandas的isnull()函数检测数据中的缺失值或异常值，返回一个布尔类型的DataFrame，标记出缺失值的位置。
然后，使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列，可以根据需求选择删除行或列。
接下来，使用fillna()函数将缺失值替换为均值。可以使用mean()函数计算均值，并将其作为参数传递给fillna()函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [6, None, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检测缺失值
print(df.isnull())

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 用均值替换缺失值
df = df.fillna(df.mean())

print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含缺失值的DataFrame。然后使用isnull()函数检测缺失值的位置，并使用dropna()函数删除包含缺失值的行。最后，使用fillna()函数将缺失值替换为均值。

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