提取非缺失值（数据处理中的常用技巧）
什么是缺失值？
缺失值是指在数据集中某些位置上的值为空或未知。在数据分析和处理过程中，缺失值可能会导致结果偏差或错误，因此需要对缺失值进行处理。
为什么需要提取非缺失值？
在数据处理中，有时需要筛选出非缺失值进行进一步分析或建模，而忽略缺失值。因此，提取非缺失值是数据处理中的常用技巧之一。
如何提取非缺失值？
提供了多种方法来提取非缺失值，以下是其中几种常用方法
a()函数
adas库中用于删除缺失值的函数。通过指定axis参数来选择行或列进行删除，同时可以通过subset参数来选择特定的列进行删除。
otnull()函数
otnulldase或Series对象进行调用，可以返回一个布尔型对象，其中为True的位置表示为非缺失值。
a()函数
adasethod参数来选择填充方式，常用的方式包括前向填充、后向填充和均值填充等。
terpolate()函数
terpolatedasethod参数来选择插值方法，常用的方法包括线性插值、多项式插值和样条插值等。
5. drop()函数
das库中用于删除行或列的函数。通过指定axis参数来选择行或列进行删除，同时可以通过subset参数来选择特定的列进行删除。
aotnullaterpolate()函数和drop()函数等。熟练掌握这些方法可以提高数据处理效率和精度。
