pandas缺失值与空值处理的实现方法-创新互联

1.相关函数

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• df.dropna()
• df.fillna()
• df.isnull()
• df.isna()

2.相关概念

空值：在pandas中的空值是""

缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可

3.函数具体解释

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

函数作用：删除含有空值的行或列

axis:维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0

how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列

thresh:一行或一列中至少出现了thresh个才删除。

subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）

inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。

例子：

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
        "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
         "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT]})
 
print df

文章名称：pandas缺失值与空值处理的实现方法-创新互联
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