【进阶篇】使用Pandas的数据清洗函数进行缺失值处理和异常值检测

# 2.1 Pandas中缺失值处理函数

### 2.1.1 isnull() 和 notnull() 函数

`isnull()` 和 `notnull()` 函数用于检测数据框中的缺失值。`isnull()` 返回一个布尔型数据框，其中 `True` 表示缺失值，而 `False` 表示非缺失值。`notnull()` 函数返回一个布尔型数据框，其中 `True` 表示非缺失值，而 `False` 表示缺失值。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mary', np.nan], 'age': [25, 30, np.nan]})

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

输出：

   name   age
0  False  False
1  False  False
2   True   True
   name   age
0   True   True
1   True   True
2  False  False

# 2. 缺失值处理

### 2.1 Pandas中缺失值处理函数

#### 2.1.1 isnull() 和 notnull() 函数

isnull() 和 notnull() 函数用于检测数据框中是否存在缺失值。

**isnull() 函数**

* 语法：`isnull(df)`
* 参数：
* df：要检测缺失值的数据框
* 返回值：一个布尔型数据框，其中 True 表示缺失值，False 表示非缺失值

**notnull() 函数**

* 语法：`notnull(df)`
* 参数：
* df：要检测缺失值的数据框
* 返回值：一个布尔型数据框，其中 True 表示非缺失值，False 表示缺失值

#### 2.1.2 dropna() 和 fillna() 函数

dropna() 和 fillna() 函数用于处理缺失值。

**dropna() 函数**

* 语法：`dropna(df)`
* 参数：
* df：要处理缺失值的数据框
* how：指定如何处理缺失值，可以是 'any'（删除任何包含缺失值的行）或 'all'（仅删除所有列都包含缺失值的行）
* 返回值：一个新的数据框，其中已删除包含缺失值的行

**fillna() 函数**

* 语法：`fillna(df, value)`
* 参数：
* df：要处理缺失值的数据框
* value：要填充缺失值的值
* 返回值：一个新的数据框，其中缺失值已用指定的值填充

### 2.2 缺失值处理策略

#### 2.2.1 删除缺失值

删除缺失值是一种处理缺失值的方法，它可以防止缺失值影响数据分析和建模。

**优点：**

* 保证数据的完整性
* 避免因缺失值而引入偏差

**缺点：**

* 可能导致数据丢失
* 可能影响数据分布

#### 2.2.2 填充缺失值

填充缺失值是一种处理缺失值的方法，它可以保留所有数据并避免因缺失值而引入偏差。

**优点：**

* 保留所有数据
* 避免因缺失值而引入偏差

**缺点：**

* 填充值可能不准确
* 可能影响数据分布

**填充缺失值的方法：**

* **均值或中位数填充：**使用列的均值或中位数填充缺失值
* **众数填充：**使用列中出现次数最多的值填充缺失值
* **插值：**使用相邻值的线性或非线性插值填充缺失值
* **预测模型：**使用机器学习模型预测缺失值

# 3. 异常值检测

### 3.1 Pandas中异