由于數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)集中存在大量缺失數(shù)據(jù)和空值，這時(shí)在pandas中經(jīng)常用NAN代替。

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pandas用標(biāo)簽方法表示缺失值：

一：浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型的NaN值

二：python的None對(duì)象

其中，None是一個(gè)python對(duì)象，所以不能作為任何Numpy/pandas數(shù)組類型的缺失值，只能用于'object'數(shù)組類型（即由python對(duì)象構(gòu)成的數(shù)組）

1 in:np.array([1,None,3,4])
2 out:array([1,None,3,4],dtype=object)