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。
删除NaN所在的行
删除表中全部为NaN的行
删除表中任何含有NaN的行
删除NaN所在的列
删除表中全部为NaN的列
删除表中任何含有NaN的列
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。
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。
Original: https://www.cnblogs.com/feifeifeisir/p/13792168.html
Author: 傻白甜++
Title: DataFrame中的空值处理
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/559993/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！