Python 处理缺失值

1.删除

• 删除所有缺失值的行 df.dropna()
• 删除所有缺失值的列 df.dropna(axis = ‘columns’)/df.dropna(axis = 1)
• 删除带有nan的行df.dropna(how = ‘nan’)
• 删除所有值都缺失的行 df.dropna(how = ‘all’)
• 删除至少有两个缺失值的行 df.dropna(thresh = 2)
• 删除指定的列范围 df.dropna(subset = [‘B’,‘D’])
• 删除指定列的缺失值 df.col.dropna()
• 使删除的结果生效 df.dropna(inplace = True)

2.填充

• 填充固定值（常数） df.fillna(100)
• 填充固定值（字典） df.fillna({0:10,1:20,2:30})
• 使填充的结果生效 df.fillna(0,inplace=True)
• 用前一个非缺失值填充 df.fillna(method=‘ffill/pad’)
• 用后一个非缺失值填充 df.fillna(method=‘bfill/backfill’)
• 指定填充两个个数值 df.fillna(method=‘bfill’, limit=2)
• 按行填充（axis=1）一个值 df.fillna(method=“ffill”, limit=1, axis=1)