一、缺失值的判断

在通过Pandas做数据分析时，数据中往往会因为一些原因而出现缺失值NaN (Nota number)o比如前文中的例子，当两个DataFrame对象进行简单运算时，无法匹配的位置会出现缺失值NaN或者None.

isnull ( )和notnull ( )方法都可以用于判断数据是否为缺失值( NaN或者None).如果是缺失值，则isnull()返回值为True, notnull()返回值为False.

df2
Out[170]: 
      A     B     C   D
a   2.0   4.0   6.0 NaN
b   6.0   8.0  10.0 NaN
c  10.0  12.0  14.0 NaN
 
df2.isnull()
Out[171]: 
       A      B      C     D
a  False  False  False  True
b  False  False  False  True
c  False  False  False  True
 
df2.notnull()
Out[172]: 
      A     B     C      D
a  True  True  True  False
b  True  True  True  False
c  True  True  True  False

二、缺失值数据的过滤

有时遇到包含缺失值的数据处理起来比较简单，只需要保留有数值的数据即可:

df2
Out[182]: 
      A     B     C    D
a   2.0   4.0   6.0  NaN
b   6.0   8.0  10.0  NaN
c  10.0  12.0  14.0  1.0
 
#把D列中的缺失值过滤掉
df2.D[df2.D.notnull()]
Out[183]: 
c    1.0
Name: D, dtype: float64

三、缺失值数据的填充

有时处理数据时我们会想将缺失值用实际的值做替代，Pandas包里也有函数可以调 用：DataFrame.fillna(value=None, method = None, axis = None, inplace=False, limit=None)

参数value是在缺失值处填充的值，可以是数值数字，也可以是字符串；method 是填充的方式，默认为None,也可以取值为ffin、pad、bfill或backfill,其中ffill/pad是用行或列方向上的上一个观测值来填充缺失值，bfill/backfin是用行或列方向上的下一个观测 值来填充；axis与method配合使用，指定行(axis=l)或列(axis=0)的方向；limit=None 时，会填充连续的缺失值，如果指定数值的话，比如limit=2,只会依次填充连续NaN值的 指定数字个数(比如2个)；若inplace=False则不会变更原DataFrame,若inplace=True, 则会改变原DataFrame。

import pandas as pd
import numpy as np
h2h2df=pd.DataFrame(np.arange(1,21).reshape(5,4),index=list('abcde'),columns=list("ABCD"))
h2df.loc['c','A']=np.nan
h2df.loc['b':'d','C']=np.nan
h2df
Out[192]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
b   5.0   6   NaN   8
c   NaN  10   NaN  12
d  13.0  14   NaN  16
e  17.0  18  19.0  20
h2df.fillna(0)
Out[193]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
b   5.0   6   0.0   8
c   0.0  10   0.0  12
d  13.0  14   0.0  16
e  17.0  18  19.0  20
h2df.fillna(method='ffill')
Out[194]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
b   5.0   6   3.0   8
c   5.0  10   3.0  12
d  13.0  14   3.0  16
e  17.0  18  19.0  20
h2df.fillna(method='pad')
Out[197]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
b   5.0   6   3.0   8
c   5.0  10   3.0  12
d  13.0  14   3.0  16
e  17.0  18  19.0  20
h2df.fillna(method='backfill',axis=1)
Out[196]: 
      A     B     C     D
a   1.0   2.0   3.0   4.0
b   5.0   6.0   8.0   8.0
c  10.0  10.0  12.0  12.0
d  13.0  14.0  16.0  16.0
e  17.0  18.0  19.0  20.0
h2df.fillna(method='ffill',limit=2)
Out[198]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
b   5.0   6   3.0   8
c   5.0  10   3.0  12
d  13.0  14   NaN  16
e  17.0  18  19.0  20

四、缺失值的删除

Pandas提供对包含缺失值的数据集进行行列的删除操作：

DataFrame.dropna（axis=0, how=‘any’, thresh=None） 

axis = 0指删除包含缺失值的行，axis = 1指删除包含缺失值的列，默认为0； how=any表示只要有一个缺失值就删除该行（列），how = all表示只有当所有的元素都为缺失值时才删除该行（列），how默认取值为any；thresh默认为None。当thresh=5时表示只有当某行（列）缺失值的数量大于或者等于5时删除该 行（列）。

df
Out[199]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
b   5.0   6   NaN   8
c   NaN  10   NaN  12
d  13.0  14   NaN  16
e  17.0  18  19.0  20
 
df.dropna(axis=0)
Out[200]: 
      A   B     C   D
a   1.0   2   3.0   4
e  17.0  18  19.0  20
 
df.dropna(axis=1)
Out[201]: 
    B   D
a   2   4
b   6   8
c  10  12
d  14  16
e  18  20