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当我们在处理数据时，有时会遇到数据缺失的情况。在Pandas中，可以通过一些方法来处理缺失的数据。以下是在Pandas中处理缺失的数据的完整攻略：

1. 导入Pandas库

在使用Pandas库前，先要将它导入。可以使用以下代码导入Pandas库：

import pandas as pd

2. 创建数据框

接下来，需要创建一个数据框，以便于测试Pandas中处理缺失数据的方法。以下是一个包含缺失数据的数据框的示例：

df = pd.DataFrame({
  'A': [10, 20, np.nan, 30, 40],
  'B': [5, np.nan, 20, 25, 30],
  'C': [np.nan, 10, 20, np.nan, 50],
  'D': [15, np.nan, np.nan, np.nan, 10]
})

其中使用的np.nan是numpy库提供的表示缺失数据的方法。
生成的数据框如下所示：

3. 查看缺失数据

在处理缺失数据之前，需要先查看数据中的缺失数据情况。可以使用以下代码来查看数据框中的缺失数据：

df.isnull()

输出结果如下：

可以看出，数据框中的空值显示为True，非空值则显示为False。

4. 删除缺失数据

在一些情况下，可以直接删除包含缺失数据的记录。可以使用以下代码删除包含缺失数据的所有记录：

df.dropna()

输出结果如下：

5. 使用默认值填充缺失数据

在一些情况下，可以使用默认值来填充缺失数据。使用fillna方法可以将数据中的缺失值进行填充，如下：

df.fillna(0)

输出结果如下：

可以看出，所有的缺失值被填充为了0。

6. 使用均值填充缺失数据

在一些情况下，缺失值可以使用数据的均值来填充。可以使用Pandas中的mean方法来计算数据的均值，然后将缺失值进行填充。

以下是通过均值来填充缺失值的代码：

df.fillna(df.mean())

输出结果如下：

可以看出，所有的缺失值被填充为了对应列的均值。

以上是在Pandas中处理缺失数据的完整攻略。