pandas處理，填充缺失資料
1、pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點陣列的缺失資料
對於一個Series可以用dropna方法或者通過布林型索引達到目的
2、對於DataFrame丟棄全NA
丟棄全為NA的那些行
丟棄全為NA的那些列
利用thresh,留下一部分觀測資料
thresh=3,表示在行方向上至少有3個非NAN的項保留
填充缺失資料
用fillna的方法，將缺失值替換為常數值
通過一個字典呼叫fillna實現對不同的列填充不同的值
對reindex有效的那些差值方法也可以用於fillna
fillna函式的引數
| value | 用於填充缺失值的標量值或者字典物件 |
| method | 插值方式，如果函式呼叫時未指定其他引數的話預設值fill |
| axis | 待填充的軸預設值axis=0 |
| inplace | 修改呼叫這物件而不產生副本 |
| limit | （對於前向和後向填充）可以連續填充的最大數量 |
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