DataFrame中的空值处理

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。

在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> from numpy import nan as NaN
>>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],columns=['age','sex','phone'])
>>> data
    age    sex        phone
0  12.0    man  13865626962
1  19.0  woman          NaN
2  17.0    NaN          NaN
3   NaN    NaN          NaN

　　

删除NaN

删除NaN所在的行

删除表中全部为NaN的行

>>> data.dropna(axis=0, how='all')
    age    sex        phone
0  12.0    man  13865626962
1  19.0  woman          NaN
2  17.0    NaN          NaN

　　

删除表中任何含有NaN的行

>>> data.dropna(axis=0, how='any')
    age  sex        phone
0  12.0  man  13865626962

　　

删除NaN所在的列

删除表中全部为NaN的列

>>> data.dropna(axis=1, how='all')
    age    sex        phone
0  12.0    man  13865626962
1  19.0  woman          NaN
2  17.0    NaN          NaN
3   NaN    NaN          NaN

删除表中任何含有NaN的列

>>> data.dropna(axis=1, how='any')
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]

　　

注意：axis 就是”轴，数轴“的意思，对应多维数组里的”维“。此处作者的例子是二维数组，所以，axis的值对应表示：0轴（行），1轴（列）

填充NaN

如果不想过滤（去除）数据，我们可以选择使用fillna()方法填充NaN，这里，作者使用数值’0’替代NaN,来填充DataFrame。

>>> data.fillna(0)
    age    sex        phone
0  12.0    man  13865626962
1  19.0  woman            0
2  17.0      0            0
3   0.0      0            0

　　

我们还可以通过字典来填充，以实现对不同的列填充不同的值。

>>> data.fillna({'sex':233,'phone':666})
    age    sex        phone
0  12.0    man  13865626962
1  19.0  woman          666
2  17.0    233          666
3   NaN    233          666