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
以上这篇数据清洗--DataFrame中的空值处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
数据清洗,DataFrame
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。