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@ -482,6 +482,86 @@ E 0.425544
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dtype: float64
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dtype: float64
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### [pandas.Series.dropna](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dropna.html) or [pandas.Series.fillna](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.fillna.html)
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```python
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Series.dropna(*, axis=0, inplace=False, how=None, ignore_index=False)
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> Return a new Series with missing values removed.
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```python
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Series.fillna(value=None, *, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=_NoDefault.no_default)
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> Fill NA/NaN values using the specified method.
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```python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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index_1 = pd.Series(["A", "B", "C", "D", "E"])
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rng = np.random.default_rng()
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np_data_1 = rng.random((5))
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data_1 = pd.Series(np_data_1, index=index_1)
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index_2 = pd.Series(["D", "E", "F", "G", "H"])
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rng = np.random.default_rng()
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np_data_2 = rng.random((5))
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data_2 = pd.Series(np_data_2, index=index_2)
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data_3 = data_1 + data_2
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print(data_3)
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print()
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print(data_3.dropna())
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print()
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print(data_3.fillna(0.0)) # 0.0 => Value for filling
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print()
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print()
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print(data_3.fillna(3.3)) # 3.3 => Value for filling
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print()
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Output:
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```python
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A NaN
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B NaN
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C NaN
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D 0.660655
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E 0.256244
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F NaN
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G NaN
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H NaN
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dtype: float64
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D 0.660655
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E 0.256244
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dtype: float64
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A 0.000000
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B 0.000000
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C 0.000000
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D 0.660655
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E 0.256244
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F 0.000000
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G 0.000000
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H 0.000000
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dtype: float64
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A 3.300000
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B 3.300000
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C 3.300000
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D 0.660655
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E 0.256244
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F 3.300000
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G 3.300000
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H 3.300000
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dtype: float64
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```
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## [DataFrame](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html#pandas.DataFrame)
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## [DataFrame](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html#pandas.DataFrame)
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```python
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```python
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