Pandas处理缺失值：isnull、dropna与fillna的用法

"Python Pandas库提供了丰富的功能来处理数据集中的缺失值，这对于数据预处理至关重要。在Pandas中，缺失值通常表示为`NaN`（Not a Number）。以下是关于如何使用Pandas处理缺失值的一些关键知识点： 1. **检测缺失值**： - `isnull()` 和 `notnull()` 函数用于检测DataFrame或Series中的空值。它们会返回一个布尔型的DataFrame或Series，其中True表示对应位置存在缺失值，False表示数据有效。 2. **删除缺失值**： - `dropna()` 函数用于从DataFrame或Series中删除包含缺失值的行或列。 - `axis` 参数决定删除行为，0表示按行删除，1表示按列删除，默认值为0。 - `how` 参数设置删除条件，'any'表示只要一行或一列中有任一值为空就删除，'all'表示所有值都为空时才会删除。 - `inplace` 参数决定是否直接在原始DataFrame上进行操作，如果为True，则原地修改，否则返回一个新的DataFrame。 3. **填充缺失值**： - `fillna()` 函数用于填充DataFrame或Series中的缺失值。 - `value` 参数用于指定填充的固定值，可以是一个值或字典，字典中键是列名，值是该列的填充值。 - `method` 参数用于指定填充策略，如'ffill'（前向填充）使用前面非缺失值填充，'bfill'（后向填充）使用后面非缺失值填充。 - `axis` 参数同样用于选择按行或列填充，0表示按行，1表示按列。 - `inplace` 参数与`dropna()`相同，控制是否在原始DataFrame上进行操作。 4. **实例应用**： - 在给定的实例中，`pd.read_excel()` 函数读取Excel文件，并通过`skiprows`参数跳过指定的空行。 - 通过`studf.isnull()` 检测DataFrame中的空值，返回一个布尔型DataFrame，便于进一步处理。 在实际的数据分析工作中，正确处理缺失值是确保数据分析结果准确性的关键步骤。Pandas提供的这些工具使得处理缺失值变得高效且灵活，可以根据具体需求选择合适的方法。例如，当数据集中缺失值较多且无规律时，可能需要先用`dropna()`删除含有缺失值的行，然后用`fillna()`用平均值、中位数或其他合适的值填充。而在其他情况下，可能希望保留缺失值并用相邻的非缺失值进行填充，这时可以使用`fillna()`的`method`参数。理解并熟练运用这些方法，能够帮助我们有效地管理和清理数据。