Pandas基础学习（下）

之前跟随Pandas（上）学习，收获良多，这次开了下的组队学习，迫不及待的加入了。Datawhale是一个很好的开源组织，会组织很多免费的知识学习。

附上本次组队学习的计划和教程资料，即使没有当时加入组队学习，有兴趣的话从现在开始学习也不晚哦~

现在学习喜欢用脑图的方式，知识点清晰明了，易于查找和复习，希望也可以帮助大家梳理知识脉络。

一、Task01：缺失数据

链接：https://pan.baidu.com/s/1ONkiRXBqvl3nz6bjDk837g
提取码：z59c

二、问题与练习

1、问题

【问题一】 如何删除缺失值占比超过25%的列？


【问题二】 什么是Nullable类型？请谈谈为什么要引入这个设计？

【问题三】 对于一份有缺失值的数据，可以采取哪些策略或方法深化对它的了解？

2、练习

【练习一】现有一份虚拟数据集，列类型分别为string/浮点/整型，请解决如下问题：

（a）请以列类型读入数据，并选出C为缺失值的行。

（b）现需要将A中的部分单元转为缺失值，单元格中的最小转换概率为25%，且概率大小与所在行B列单元的值成正比。

【练习二】 现有一份缺失的数据集，记录了36个人来自的地区、身高、体重、年龄和工资，请解决如下问题：

（a）统计各列缺失的比例并选出在后三列中至少有两个非缺失值的行。

（b）请结合身高列和地区列中的数据，对体重进行合理插值。