pandas中nan值的判断
pd.isnull(x)
空值个数统计：
df.isna().sum()
print(df.isnull().any()) #用来判断某列是否有缺失值
df.isnull().all() #用来判断某列是否全部为空值
删除表中全部为NaN的行
df.dropna(axis=0,how='all')
删除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values
删除NaN所在的列：
删除表中全部为NaN的列
df.dropna(axis=1,how='all')
删除表中含有任何NaN的列
df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values
numpy 空值判断 np.nan：
if x is np.nan