1.通过pd.DataFrame新建数据框
2.通过df.iloc[]选择特定的列或对象
3.使用Pandas的isnull()判断值是否为空
4.使用all()和any()判断每列包含至少一个为Ture或全部为Ture的情况
5.使用pandas的dropna可以直接删除缺失值
6.使用SKlearn.preprocessing中的Imputer方法对缺失值进行填充和替换，支持3种填充方法
7.使用pandas的fillna填充缺失值，支持更多自定义的值和常用预定义方法
8.通过copy()获得一个对象副本，常用于原始对象和复制对象同时操作的场景
9.通过for循环遍历可迭代的列表值
10.自定义了Z-Score计算公式
11.通过pandas的duplicated()判断重复数据记录
12.通过pandas的drop_duplicated()删除重复数据记录，可指定特定列或全部