【Python】数据处理第0步：关于空值和缺失值的处理_python pd.nat

关于空值和缺失值：

• 空值：在pandas中，空值就是空字符串 “”
• 缺失值：np.nan（缺失数值），pd.naT（缺失时间），或None（缺失字符串）
• 还有一类数据，比如 -999、0，可能是业务上定义的缺失值。

如何定义缺失值、空值？

• 如何定义缺失值和空值，见我之前的博客文章 《自定义dataframe时如何为个别元素赋空值和缺失值》

如何判断是否缺失值？如何查找筛选缺失值、空值？

• df.isna() 和 df.notna()，可以判断出None、pd.NaT、np.NaN 三种类型的缺失值；
• 但是空字符串 “” 、0，不会认为是缺失值；
• 另外对于4字符的字符串“None”、“null” ，也不会认为是缺失值。
• df.isnull() 等同于 df.isna()
• df.notnull() 等同于 df.notna()

见下代码：

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', None, 'Catwoman'],
                   "toy": [np.nan, '', 'Bullw
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