如何處理pandas中的空值?今天番茄加速就來跟大家**一下。
只要和資料打交道，就不可能不面對乙個令人頭疼的問題-資料集中存在空值。空值處理，是資料預處理之資料清洗的重要內容之一。
python 資料分析包 pandas 提供了一些便利的函式，可以幫助我們快速按照設想處理、解決空值。
空值處理的第一招：快速確認資料集中是不是存在空值。有兩個函式 isnull, notnull，可以幫助我們快速定位資料集中每個元素是否為空值。
說到空值，在 numpy 中定義為： np.nan，python 中定義為 none，所以大家注意這種表達方式。這裡面有乙個坑，就是 pandas 物件某列或某行，直接拿 np.nan , none 判斷元素是否為空，發現返回的都是false。注意：這樣做是不可取的!
第二招，假設存在空值，可以使用 pandas 中的 fillna 函式填充空值，fillna 有乙個關鍵引數： method, 當設定method為 pad 時，表示怎樣填充呢? 從上乙個有效資料傳播到下乙個有效資料行。此外，還有乙個限制連續空值行的數量的關鍵字 limit.
第三招，檢測到了空值資料，但是不想做任何填充，而是僅僅想丟棄這些空值資料，pandas 提供了 dropna 函式做這件事情。裡面有兩個關鍵引數：axis, how, 例如組合：axis = 0，how ='any'，表示某行只要某個元素為空值，就丟棄。
以上就是 pandas 中，空值處理的基本思路。
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