pandas nan 值处理方法

``

首先介绍 dropna 常用参数：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

主要的2个参数axis和how：
#axis=0: 删除包含缺失值（NaN）的行
#axis=1: 删除包含缺失值（NaN）的列
# how='any': 要有缺失值（NaN）出现删除
# how='all': 所有的值都缺失（NaN）才删除

这两个要配合使用才好。

还有一个thresh参数
如果缺失值（NaN）的数量大于thresh，将删除

​

创建 DataFrame 样例数据

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
>>> data
     a    b    c   d
 1.0    a  NaN NaN
 2.0    b  0.0 NaN
 4.0  NaN  4.0 NaN
 NaN  NaN  NaN NaN
 7.0    d  NaN NaN
 9.0    e  5.0 NaN

​

判断值 value 是否为 NaN

>>> np.isnan(value)    # return Ture or False #
>>> value is np.nan    # return Ture or False #
​

删除 NaN 所在行

'''use dropna(axis=0,how='all')'''
>>> data.dropna(axis=0,how='all')
    a    b    c   d
1.0    a  NaN NaN
2.0    b  0.0 NaN
4.0  NaN  4.0 NaN
7.0    d  NaN NaN
9.0    e  5.0 NaN
​

删除表中含有任何 NaN 的行

'''use dropna(axis=0,how='any')'''
>>> data.dropna(axis=0,how='any')
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c, d]
Index: []
​

删除表中全部为 NaN 的列

'''use dropna(axis=1, how='all')'''
>>> data.dropna(axis=1, how='all')
     a    b    c
 1.0    a  NaN
 2.0    b  0.0
 4.0  NaN  4.0
 NaN  NaN  NaN
 7.0    d  NaN
 9.0    e  5.0
​