Panads（四）：数据清洗——对缺失值的处理

一、处理缺失值的四个函数

• ①isnull函数：检测是否是空值，可用于df和series
• ②notnull函数：检测是否是空值，可用于df和series
• ③dropna函数：丢弃、删除缺失值

参数介绍axis删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0how如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除inplace如果为True则修改当前df，否则返回新的df

• ④fillna函数：填充空值

参数介绍value用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）method等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fillaxis按行还是列填充，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}inplace如果为True则修改当前df，否则返回新的df 二、使用 1.1 数据样子

未处理前 要清洗后的样式

1.2 处理

①读取表格，跳过两行

import pandas as pd
df = pd.read_excel('./student.xlsx', skiprows=2)
print(df.head())

②检测缺失值

print(df.isnull())
# print(df.notnull())

③删除全是空值的列

 # axis可以写1，how将全部为空，inplace是本表应用
df.dropna(axis='columns', how='all', inplace=True) 
print(df)

④删除全是空值得行

 # axis可以写0，how将全部为空，inplace是本表应用
df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True) 
print(df)

⑤将分数列为空的填充为0

# df.fillna({'分数':0})#效果同下
df.loc[:, '分数'] = df['分数'].fillna(0)
print(df)

⑥将姓名的缺失值填充

df.loc[:, '姓名'] = df['姓名'].fillna(method="ffill")#按照上一行自动填充
print(df)

⑦将清洗的表格保存

df.to_excel("./new_student.xlsx", index=False)