jupyter notebook对字段空值进行数据清洗

在Jupyter Notebook中，可以使用pandas库对字段空值进行数据清洗。

首先，读取数据集，例如csv文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')

然后，可以使用isnull()函数来检测数据集中的空值，例如：

df.isnull()

这将返回一个布尔值的数据框，其中包含True和False，表示每个单元格是否为空。

接下来，可以使用fillna()函数来填充空值。例如，可以使用以下代码将所有NaN值替换为0：

df.fillna(0, inplace=True)

其中，inplace=True表示在原始数据集上进行修改。

还可以使用dropna()函数删除包含空值的行或列。例如，可以使用以下代码删除所有包含空值的行：

df.dropna(inplace=True)

这些是一些基本的数据清洗操作，还可以使用其他函数和技术进行更复杂的数据清洗。