1.相关函数
df.dropna()
df.fillna()
df.isnull()
df.isna()
2.相关概念
空值：在pandas中的空值是""
缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可
一定要将inplace = True加入参数，才能让源数据发生改变并保存。
df.fillna(0, inplace = True)
3.函数具体解释
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
函数作用：删除含有空值的行或列
axis:维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0
how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列
thresh:一行或一列中至少出现了thresh个才删除。
subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）
inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。
例子：
df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
"toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT]})
print(df)
默认参数：删除行，只要有空值就会删除，不替换。
print(df.dropna())
print("delete colums")
print(df.dropna(axis=1)) #delete col
print("所有值全为缺失值才删除")
print(df.dropna(how='all'))
print("至少出现过两个缺失值才删除")
print(df.dropna(thresh=2))
print("删除这个subset中的含有缺失值的行或列")
print(df.dropna(subset=['name', 'born']))
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
函数作用：填充缺失值
value:需要用什么值去填充缺失值
axis:确定填充维度，从行开始或是从列开始
method：ffill:用缺失值前面的一个值代替缺失值，如果axis =1，那么就是横向的前面的值替换后面的缺失值，如果axis=0，那么则是上面的值替换下面的缺失值。backfill/bfill，缺失值后面的一个值代替前面的缺失值。注意这个参数不能与value同时出现
limit:确定填充的个数，如果limit=2，则只填充两个缺失值。
示例：
df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
[3, 4, np.nan, 1],
[np.nan, np.nan, np.nan, 5],
[np.nan, 3, np.nan, 4]],
columns=list('ABCD'))
print("横向用缺失值前面的值替换缺失值")
print(df.fillna(axis=1,method='ffill'))
print("纵向用缺失值上面的值替换缺失值")
print(df.fillna(axis=0,method='ffill'))
print(df.fillna(0))
替换空值：
df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
[3, 4, "", 1],
[np.nan, np.nan, np.nan, 5],
[np.nan, 3, "", 4]],
columns=list('ABCD'))
如上，缺失值是NAN，空值是没有显示。
替换空值代码：需要把含有空值的那一列提出来单独处理，然后在放进去就好。
clean_z = df['C'].fillna(0)
clean_z[clean_z==''] = 'hello'
df['C'] = clean_z