在大数据处理中，空值（Null或NaN）的处理是一个重要的环节。DEEPIN大数据平台提供了一种有效的方法来筛选并去掉这些空值。以下是详细的步骤和解释：
1. 数据加载：首先，你需要将你的数据加载到DEEPIN平台上。这通常涉及到使用ETL（提取、转换、加载）工具，如Apache NiFi或Informatica PowerCenter等。
2. 数据清洗：在数据加载后，你需要进行数据清洗，以确保所有的空值都被正确地识别和处理。这可能包括删除包含空值的行、列或整个数据集。
3. 空值检测：在数据清洗之后，你可以使用DEEPIN平台上的各种函数来检测空值。例如，你可以使用`isnull()`函数来检查一个字段是否为空，或者使用`isna()`函数来检查一个字段是否为NAN（非数字）。
4. 空值处理：一旦你确定了哪些字段包含空值，你就可以使用DEEPIN平台上的函数来处理这些空值。例如，你可以使用`dropna()`函数来删除包含空值的行或列，或者使用`fillna()`函数来用特定的值（如0或平均值）填充空值。
5. 结果验证：在处理完空值后，你应该验证你的数据以确认没有遗漏任何重要的信息。你可以通过查看原始数据和处理后的数据来进行比较，或者使用统计方法来评估数据的完整性。
6. 数据导出：最后，当你满意你的数据时，你可以将处理后的数据导出到其他格式，如CSV或Excel。
通过以上步骤，你可以有效地筛选并去掉DEEPIN大数据平台上的空值，从而提高数据的质量，并为后续的分析或决策提供更准确的信息。
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