Pandas中缺失值及空值处理的多种实现方式

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 相关函数 df.dropna()：用于删除数据中的空值。 df.fillna()：用于填充数据中的空值。 df.isnull() 和 df.isna()：这两个函数功能相同，都是用来检测数据中的空值。 相关概念 空值：在 pandas 中，空值指的是“”（空字符串）。 缺失值：在 DataFrame 中，缺失值表现为 nan 或者 naT（缺失时间）；在 Series 中，缺失值为 none 或者 nan。 函数具体解释 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)： 函数作用 ：主要是用来删除包含空值的行或者列。 参数说明 ： axis：代表操作的维度。当 axis=0 时，表示沿着索引（行）的方向进行操作；当 axis=1 时，表示沿着列的方向进行操作，其默认值是 0。 how：用于指定删除的条件。如果 how='all'，表示只有当一行或者一列的所有数据都是空值时，才会删除这一行或者一列；如果 how='any'（默认值），表示只要一行或者一列中存在至少一个空值，就会删除这一行或者一列。 thresh：这是一个阈值参数。它用来指定在一行或者一列中非空值的最小数量。如果一行或者一列中非空值的数量小于这个阈值，那么这一行或者一列就会被删除。例如，当 thresh=3 时，只有当一行或者一列中有 3 个或者更多非空值时，这一行或者一列才会被保留，否则就会被删除。 subset：这个参数用于指定只考虑数据帧中某些列或者行的子集。例如，在删除行时，可以通过这个参数指定只考虑某些列中的空值来决定是否删除行；在删除列时，可以通过这个参数指定只考虑某些行中的空值来决定是否删除列。 inpl