关于NaN值

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-在能够使用大型数据集训练学习算法之前，我们通常需要先清理数据, 也就是说，我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误。
- 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据，例如离群值或不正确的值，但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值。
- Pandas 会为缺少的值分配 NaN 值。

创建一个具有NaN值得 Data Frame

import pandas as pd

# We create a list of Python dictionaries
# 创建一个字典列表
items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes':8, 'suits':45},
{'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5, 'shirts': 2, 'shoes':5, 'suits':7},
{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4, 'shoes':10}]

# 创建一个DataFrame并设置行索引
store_items = pd.DataFrame(items2, index = ['store 1', 'store 2', 'store 3'])

# 显示
store_items

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文章起源：http://scgulin.cn/article/dphpgg.html