pandas教程：[21]带有缺失值的计算

有时候数据带有缺失值，也就是有些数据为NaN，在运算的时候要时刻警惕是否存在缺失值，在不同的情况下，pandas处理缺失值的方式不同，主要是两种方式，下面介绍一下：

先引入相关模块



先创建一个带有缺失值的数据框，注意缺失值用np.nan



查看一下df1



创建一个不带有缺失值的数据框



查看df2的数据：



在简单的运算中，如果遇到缺失值，运算结果在相应的位置也是缺失值



运算结果为：



在描述性统计中，Nan都是作为0进行运算



输出结果为：



其他的描述性统计也是一样的：



输出结果为：