Python笔记：pandas之处理缺失数据

#一些关于缺失数据处理的函数

#根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阈值调节对缺失值的容忍度
#传入how='all'将只丢弃全为NA的行
#传入axis=1将丢弃列
#传入thresh参数，将丢弃指定列号
pd.dropna()       

#用指定值或插值方法（如fill或bfill）填充缺失数据
#用0填充缺失值
#传入inplac=True进行原地修改
pd.fillna(0)

#用0填充1列的缺失值，用1填充2列的缺失值
pd.fillna({1：0, 2：1})

pd.isnull()          #返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA，该对象的类型与源类型一样
pd.notnull()         #isnull的否定式