df.fillna(value=0)
df.fillna(method = ' ') # method = 'bfill', 'pad' 등
df.replace(np.nan, 0)
df.interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'forward')
df.dropna(axis =0, how= 'any')
#na가 있는 row를 전부 제거함
#thresh 설정으로 NaN이 속해있는 비율에 따라 제거 가능. ex) thresh = len(df)*0.9
#두개의 variable(row, column)에 해당하는 데이터의 개수 설정
pd.crosstable(df[row], df[columns])
df = pd.get_dummies(data = df, columns = ['F1','F2','F6','F8','F9'])