1、pandas中缺失值注意事项

pandas和numpy中任意两个缺失值不相等（np.nan != np.nan）

下图中两个NaN不相等：

pandas读取文件时那些值被视为缺失值

NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’,‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’，None

2、pandas缺失值操作

pandas.DataFrame中判断哪些值是缺失值：isna方法

pandas.DataFrame中删除包含缺失值的行：dropna(axis=0)

pandas.DataFrame中删除包含缺失值的列：dropna(axis=1)

pandas.DataFrame中删除包含缺失值的列和行：dropna(how='any')

pandas.DataFrame中删除全是缺失值的行：dropna(axis=0,how='all')

pandas.DataFrame中删除全是缺失值的列：dropna(axis=1,how='all')

pandas.DataFrame中使用某个值填充缺失值：fillna(某个值)

pandas.DataFrame中使用前一列的值填充缺失值：fillna(axis=1,method='ffill')

pandas.DataFrame中使用前一行的值填充缺失值：fillna(axis=0,method='ffill')

pandas.DataFrame中使用字典传值填充指定列的缺失值

3、参考资料

/allimg/20250201/m04cwv0q2b0.html