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1.df[df['Age']==None]
df[df['Age']==None]=0 df.head(3)
以上代码无法筛选出NaN值 2.df[df['Age'].isnull()]
df[df['Age'].isnull()] = 0 # 还好 df.head(3)
以上代码可以筛选出NaN值，但是df[df['Age'].isnull()] = 0会将NaN值所在行全部置0，使得结果有误，且后面的重复值相关代码使用的也是这一行代码生成的数据 3.df[df['Age'] == np.nan]
df[df['Age'].isnull()] = 0
df[df['Age'] == np.nan] = 0 df.head()
以上代码中，np.nan不可以与任何数进行比较。使用np.isnan()进行修复
np.nan
np.isnan()
1.df[df['Age']==None]
以上代码无法筛选出NaN值 2.df[df['Age'].isnull()]
以上代码可以筛选出NaN值，但是
df[df['Age'].isnull()] = 0会将NaN值所在行全部置0，使得结果有误，且后面的重复值相关代码使用的也是这一行代码生成的数据 3.df[df['Age'] == np.nan]以上代码中，
np.nan不可以与任何数进行比较。使用np.isnan()进行修复