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3.原创技术文章：CSDN 戴翔的技术博客  《计算机基础进制转换（二进制、八进制、十进制、十六进制）》，《数据清洗--DataFrame中的空值处理》等
CSDN博客专家，秦淮区疾控中心托管社会公益组织指南针工作室志愿者，创业公司研发中心负责人，在校大学生。第二届大学生微信小程序应用开发大赛全国三等奖项目第一作者，微信小程序《约车吗》、《庆云慈善会》、《锋云速检》项目总工程师。



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。

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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。

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>>> 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。

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>>> 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

Hmily

【开放注册公告】吾爱破解论坛2020年2月14日情人节开放注册公告
https://www.52pojie.cn/thread-1101691-1-1.html

过两天自己来注册吧。

hfxfv

好幸运！！ 我当时貌似买的邀请码

a897236652

会员咋申请的