一、因为电脑不是最新版本，先更新：pip install --upgrade pandas
二、感兴趣，或者今后可能会常用的操作：
1、（b）查看缺失值的所以在行 df[df['Physics'].isna()]
（c）挑选出所有非缺失值列 【使用all就是全部非缺失值，如果是any就是至少有一个不是缺失值】
2、三种缺失符号（例子很多，文字多看几遍，才能记住，总的说，所有缺失值默认都是np.nan，一旦操作就会变类型，如True变1.0等等）
（a）np.nan
np.nan是一个麻烦的东西，首先它不等与任何东西，甚至不等于自己；在用equals函数比较时，自动略过两侧全是np.nan的单元格，因此结果不会影响；其次，它在numpy中的类型为浮点，由此导致数据集读入时，即使原来是整数的列，只要有缺失值就会变为浮点型；此外，对于布尔类型的列表，如果是np.nan填充，那么它的值会自动变为True而不是False；但当修改一个布尔列表时，会改变列表类型，而不是赋值为True；在所有的表格读取后，无论列是存放什么类型的数据，默认的缺失值全为np.nan类型；因此整型列转为浮点；而字符由于无法转化为浮点，因此只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变
（b）None
None比前者稍微好些，至少它会等于自身，它的布尔值为False；修改布尔列表不会改变数据类型；在传入数值类型后，会自动变为np.nan ；只有当传入object类型是保持不动，几乎可以认为，除非人工命名None，它基本不会自动出现在Pandas中；在使用equals函数时不会被略过，因此下面的情况下返回False
（c）NaT
NaT是针对时间序列的缺失值，是Pandas的内置类型，可以完全看做时序版本的np.nan，与自己不等，且使用equals是也会被跳过
3、可以看，上面的内容很麻烦，一有改动就变化很大，如果考虑不清楚，会造成莫名其妙的错误。所以1.0版本后做了改进：
Nullable类型与NA符号
这是Pandas在1.0新版本中引入的重大改变，其目的就是为了（在若干版本后）解决之前出现的混乱局面，统一缺失值处理方法。
官方鼓励用户使用新的数据类型和缺失类型pd.NA
（a）Nullable整型
对于该种类型而言，它与原来标记int上的符号区别在于首字母大写：'Int'；它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型
（b）string类型
该类型是1.0的一大创新，目的之一就是为了区分开原本含糊不清的object类型，这里将简要地提及string，因为它是第7章的主题内容；此外，和object类型的一点重要区别就在于，在调用字符方法后，string类型返回的是Nullable类型，object则会根据缺失类型和数据类型而改变
4、逻辑运算：如果结果依赖NA，就还是NA，不依赖那就看其他逻辑计算（理解了也很好记）
5、尽量用新版本的类型和功能。
6、加号与乘号规则【使用加法时，缺失值为0；使用乘法时，缺失值为1；使用累计函数时，缺失值自动略过】
groupby方法中有缺失值的行，会自动忽略
7、不理解的：
（b）limit_direction表示插值方向，可选forward,backward,both，默认前向
s = pd.Series([np.nan,np.nan,1,np.nan,np.nan,np.nan,5,np.nan,np.nan,])
s.interpolate(limit_direction='backward')
0 1.0
1 1.0
2 1.0
3 2.0
4 3.0
5 4.0
6 5.0
7 NaN
8 NaN
dtype: float64
三、问题：
【问题一】 如何删除缺失值占比超过25%的列？（计算sum（缺失值）／sum（列元素）> 25%, 就删除drop？）
【问题二】 什么是Nullable类型？请谈谈为什么要引入这个设计？（1.0版本，为了解决缺失值默认都是np.nan，一旦操作就会变类型等，造成数据不一致问题）
【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？（先找出缺失数据，分析对结果的影响，考虑数据剔除或者插值）
四、练习：
1. 最好在读数据时就转换为Nullable
2. 题目开始不很理解，25%* B／min（B）没有想到。用zip 和 lamda 让语句更简洁
3. 缺失值占此列的比例：
df.isna().sum()/df.shape[0]
优秀的笔记：https://gitee.com/km601/joyful-pandas/tree/master/task6