Pandas连接/查找NaN值

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据分析功能。在Pandas中，NaN（Not a Number）表示缺失值或空值。

连接NaN值是指在Pandas中对包含NaN值的数据进行连接操作。Pandas提供了多种方法来处理NaN值的连接问题，下面是一些常用的方法：

1. dropna函数：可以通过dropna函数删除包含NaN值的行或列。可以使用参数axis指定删除行还是列，默认为删除行。示例代码如下：

df.dropna(axis=0)  # 删除包含NaN值的行
df.dropna(axis=1)  # 删除包含NaN值的列

1. fillna函数：可以通过fillna函数将NaN值替换为指定的值。可以使用参数value指定替换的值，默认为0。示例代码如下：

df.fillna(value=0)  # 将NaN值替换为0

1. isna函数：可以通过isna函数判断数据中是否包含NaN值。返回一个布尔类型的DataFrame，其中True表示对应位置为NaN值。示例代码如下：

df.isna()  # 判断数据中是否包含NaN值

1. notna函数：可以通过notna函数判断数据中是否不包含NaN值。返回一个布尔类型的DataFrame，其中True表示对应位置不为NaN值。示例代码如下：

df.notna()  # 判断数据中是否不包含NaN值

Pandas连接/查找NaN值的应用场景包括数据清洗、数据预处理、数据分析等。在实际的数据处理过程中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况，需要对缺失值进行处理，以保证数据的完整性和准确性。

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3. 云对象存储（COS）：提供安全可靠的云端存储服务，可用于存储Pandas处理后的数据文件。产品介绍链接：云对象存储（COS）

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