8、python数据框数据缺失值的指定、查找、补齐、删除等操作

缺失值处理:

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01 指定要查找的NA值

02 找出空值的位置

03 获取空值所在的行

04 指定某列的na值

05  替换掉NA值

06 直接删除NA空值


01 指定要查找的NA值,aheb

df=read_csv(
        'D:\\DATA\\pycase\\4.4缺失值处理\\data2.csv',
            engine='python',
            na_values=['a','b'])

02 找出空值的位置

  isNA=df.isnull()

03 获取空值所在的行

df[isNA.any(axis=1)]

04 指定某列的na值

df[isNA[['key']].any(axis=1)]

df[isNA[['key','value']].any(axis=1)]


05  替换掉NA值

df.fillna('未知')

06 直接删除NA空值

newDF=df.dropna()

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