技术标签： python 数据分析 numpy 大数据和云计算
数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。
在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> from numpy import nan as NaN
>>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],columns=['age','sex','phone'])
>>> data
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman NaN
2 17.0 NaN NaN
3 NaN NaN NaN删除表中全部为NaN的行
>>> data.dropna(axis=0, how='all')
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman NaN
2 17.0 NaN NaN删除表中任何含有NaN的行
>>> data.dropna(axis=0, how='any')
age sex phone
0 12.0 man 13865626962删除表中全部为NaN的列
>>> data.dropna(axis=1, how='all')
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman NaN
2 17.0 NaN NaN
3 NaN NaN NaN删除表中任何含有NaN的列
>>> data.dropna(axis=1, how='any')
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]注意：axis 就是”轴，数轴“的意思，对应多维数组里的”维“。此处作者的例子是二维数组，所以，axis的值对应表示：0轴（行），1轴（列）。
如果不想过滤（去除）数据，我们可以选择使用fillna()方法填充NaN，这里，作者使用数值’0’替代NaN,来填充DataFrame。
>>> data.fillna(0)
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman 0
2 17.0 0 0
3 0.0 0 0我们还可以通过字典来填充，以实现对不同的列填充不同的值。
>>> data.fillna({
'sex':233,'phone':666})
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman 666
2 17.0 233 666
3 NaN 233 666旨在具体将每个基础算法过一遍，用较短和较精炼的话将每种结构特点总结出来，供自己以后方便阅读。配合以代码和题目的练习达到入门的门槛，加油，奥里给！目录综述为啥要学算法:算法开篇——什么是算法，学习算法有什么用数组Task01. 两数之和难度：简单https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/Task02. 删除排序数组中的重复项难度：简单h...
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