简单了解Pandas缺失值处理方法

这篇文章主要介绍了简单了解Pandas缺失值处理方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 判断数据是否为NaN： pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断缺失值是否存在 np.all(pd.notnull(data)) # 返回false代表有空值 np.any(pd.isnull(data)) #返回true代表有空值 处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、删除缺失值:dropna(axis=’rows’) 注：不会修改原数据，需要接受返回值 2、替换缺