联想笔记本的人工客服电话是多少

在Pandas中，处理缺失的数据是一个常见的任务，主要有以下几种处理方式： 删除缺失数据 填充缺失数据 插值缺失数据 下面我们分别介绍这三种处理方式的使用方法和具体实例。 1. 删除缺失数据 要删除缺失数据，可以使用 dropna() 方法。该方法默认丢弃任何缺失值，可以通过选项进行修改。 import pandas as pd import numpy as np # 示例数据 data = pd.DataFrame({'A'