本章重点内容：
1、处理缺失值
2、数据转换
3、字符串操作
接下来展开详细的说明
1、处理缺失值
缺失值是在处理数据过程经常遇到的情况，对于缺失值的处理，大概有两个方向，一个是过滤缺失值，一个是补全缺失值
过滤缺失值
用到的方法是dropna，具体代码示例如下：
如果是DataFrame对象，dropna会删除NA所在的行，具体代码示例如下：
如果操作中传入how = ‘all’，则表示删除所有值均为NA的行，如下：
如果要删除所有值均为NA的列，可以传入参数axis=1，如下：
补全缺失值
补全就是用我们想要的数据来替换缺失值，用到的方法函数是fillna，具体代码示例如下：
先创建一个有缺失值的DataFrame对象，如下：
将其中NA的缺失值，替换成我们想要的常数，例如0，如下：
如果是想对不同的列传入不同的常数，可以通过传入字典的内容来填充，如下：
如果想通过缺失值之前的数据进行往下填充，可以使用method参数，具体如下：
先创建一个DataFrame对象，如下：
针对第二列的NA缺失值，想向下填充，都是1，如下：
2、数据转换
删除重复值
想创建一个可供操作的DataFrame对象数据，如下：
通过观察我们发现，最后两行是重复的，可以通过drop_duplicates方法来去除重复值，如下：
该方法默认是整个行都重复的数据，如果你是想针对某个列去除重复值，可以通过传入所要处理的列名称，来去除重复值，例如分别针对k1和k2列，如下：
使用函数或映射进行数据转换
先来看两个数据：
数据1：
数据2：
你会发现，这两个数据有关联性，也就是有映射关系，如何合并这两个数据？可以使用map函数，如下：
你会发现最后一行没有匹配成功，因为数据1中，food列最后一行有大写字母，所以需要转换小写字母，如下：
匹配成功，然后再数据1增加一列该数据即可，如下：
3、字符串操作
字符串对象方法
我们看到的或者经常处理的字符串，一般都是有很多空格或者逗号，所以会经常用到split和strip两个函数一起使用，如下：
如果你想把每个字符重新连接在一起，比如用+，可以通过join方法，如下：
以上就是本章重点内容，祝学习愉快
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