一、空值與缺失值

空值：在pandas中的空值是""

缺失值：在dataframe中為nan或者naT（缺失時間），在series中為none或者nan

二、相關處理函數：
df.dropna()

df.fillna()

df.isnull()

df.isna()

三、函數解釋：
1. DataFrame.dropna(axis=0,?how='any',?thresh=None,?subset=None,?inplace=False)

• 函數作用：刪除含有空值的行或列
• axis:維度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默認為0
• how:"all"表示這一行或列中的元素全部缺失（為nan）才刪除這一行或列，"any"表示這一行或列中只要有元素缺失，就刪除這一行或列
• thresh:一行或一列中至少出現了thresh個才刪除。
• subset：在某些列的子集中選擇出現了缺失值的列刪除，不在子集中的含有缺失值得列或行不會刪除（有axis決定是行還是列）
• inplace：刷選過缺失值得新數據是存為副本還是直接在原數據上進行修改。

2. DataFrame.fillna(value=None,?method=None,?axis=None,?inplace=False,?limit=None,?downcast=None,?**kwargs)

• 函數作用：填充缺失值
• value:需要用什么值去填充缺失值
• axis:確定填充維度，從行開始或是從列開始
• method：ffill:用缺失值前面的一個值代替缺失值，如果axis =1，那么就是橫向的前面的值替換后面的缺失值，如果axis=0，那么則是上面的值替換下面的缺失值。backfill/bfill，缺失值后面的一個值代替前面的缺失值。注意這個參數不能與value同時出現
• limit:確定填充的個數，如果limit=2，則只填充兩個缺失值。

3. DataFrame.isna()和DataFrame.isnull()

• 函數作用：判斷是不是缺失值

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總結

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