Python 数据分析三剑客之 Pandas（三）：算术运算与缺失值的处理
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内容提要
本文介绍了Pandas库中的算术运算和缺失值处理。Pandas支持基本的算术运算，并能自动对齐不同索引的数据。处理缺失值的方法包括使用`fillna()`填充、`dropna()`删除缺失值，以及`isnull()`和`notnull()`判断缺失情况。这些功能帮助用户有效管理和分析数据集中的缺失值。
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关键要点
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Pandas库支持基本的算术运算，包括加、减、乘、除等。
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Pandas能够自动对齐不同索引的数据，缺失值会在运算中传播。
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使用`fillna()`可以填充缺失值，`dropna()`可以删除缺失值，`isnull()`和`notnull()`用于判断缺失情况。
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在进行算术运算时，可以通过`fill_value`指定填充值。
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DataFrame与Series之间的运算遵循广播规则，索引会自动匹配。
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延伸问答
Pandas支持哪些基本的算术运算？
Pandas支持加、减、乘、除等基本算术运算。
如何处理Pandas中的缺失值？
可以使用`fillna()`填充缺失值，`dropna()`删除缺失值，`isnull()`和`notnull()`判断缺失情况。
Pandas如何自动对齐不同索引的数据？
Pandas在进行算术运算时会自动对齐不同索引的数据，缺失值会在运算中传播。
在Pandas中如何使用fill_value进行运算？
在使用算术方法时，可以通过`fill_value`指定填充值，未对齐的数据将与填充值进行运算。
Pandas的DataFrame与Series之间的运算是如何进行的？
DataFrame与Series之间的运算遵循广播规则，Series的索引会匹配到DataFrame的列，然后沿着行进行广播。
如何判断Pandas中的数据是否缺失？
可以使用`isnull()`判断缺失值，返回True或False，`notnull()`则相反。
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