pandas学习下 - Task01
【问题一】 如何删除缺失值占比超过25%的列？df.info()获取缺失值占比， 然后通过drop 一个个删除自定义一个函数，通过df[col].isna().sum()获取某列的缺失值数量， 然后除以行数，大于25%就删除该列【问题二】 什么是Nullable类型？请谈谈为什么要引入这个设计？原来处理缺失值的时候没考虑清楚，导致包含缺失值的时候出现问题，比如把数值转换成float，把字符转换成object等。因此为了不影响原代码的基础上，新增了一个能很好的处理缺失值的类nullable，类型命
