最新版本的pandas 处理错误数据

最新版本的pandas提供了一些方法来处理错误数据，其中包括：

1. isna()和notna()方法：用于检测缺失值（NaN）和非缺失值。

2. dropna()方法：用于删除包含缺失值的行或列。

3. fillna()方法：用于填充缺失值。

4. interpolate()方法：用于插值填充缺失值。

5. replace()方法：用于替换指定的值。

6. astype()方法：用于更改数据类型，例如将字符串转换为数字。

7. to_numeric()方法：用于将字符串转换为数字。

使用这些方法可以有效地处理错误数据。