对于大多数情况而言，fillna方法是最主要的函数。通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值。

fillna(value)

参数：value

说明：用于填充缺失值的标量值或字典对象

#通过常数调用fillna

书写方式：df.fillna(0) #用0替换缺失值

#通过字典调用fillna

书写方式：df.fillna({1:0.5,3:-1})

fillna(value,inplace=True)

参数：inplace

说明：修改调用者对象而不产生副本

#总是返回被填充对象的引用

书写方式：df.fillna(0,inplace=True)

fillna(method=ffill)

参数：method

说明：插值方式。如果函数调用时未指定其他参数的话，默认为“ffill”

对reindex有效的那些插值方法也可用于fillna：

In [23]: from numpy import nan as NA

In [21]: df=DataFrame(np.random.randn(6,3))

In [24]: df.ix[2:,1]=NAdf.ix[4:,2]=NA

In [25]: df

Out[25]:

0 1 2

0 -0.863925 1.005127 -0.529901

1 0.701671 -0.501728 -0.617387

2 -0.951060 NaN -0.263626

3 0.810230 NaN -0.277401

4 -0.403899 NaN NaN

5 -0.081091 NaN NaN

In [26]: df.fillna(method='ffill')

Out[26]:

0 1 2

0 -0.863925 1.005127 -0.529901

1 0.701671 -0.501728 -0.617387

2 -0.951060 -0.501728 -0.263626

3 0.810230 -0.501728 -0.277401

4 -0.403899 -0.501728 -0.277401

5 -0.081091 -0.501728 -0.277401

fillna(limit=2)

参数：limit

说明：（对于前向和后向填充）可以连续填充的最大数量

In [27]: df.fillna(method='ffill',limit=2)

Out[27]:

0 1 2

0 -0.863925 1.005127 -0.529901

1 0.701671 -0.501728 -0.617387

2 -0.951060 -0.501728 -0.263626

3 0.810230 -0.501728 -0.277401

4 -0.403899 NaN -0.277401

5 -0.081091 NaN -0.277401

fillna(data.mean())

只要稍微动动脑子，就可以利用fillna实现许多别的功能。比如说，可以传入Series的平均值或中位数：

In [28]: data=Series([1,NA,3.5,NA,7])

In [29]: data.fillna(data.mean())

file1_path ='E:/Users/lenovo/Desktop/中视/622召回.csv' # 源数据

格式：file1=pd.read_csv(file1_path)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk')

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=[2,3])

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=lambda x:x%2==1)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',keep_default_na=False)

new=pd.DataFrame()

new.new[[0,1,2]]

new.new[0:2]

查询结果同上

new.loc[new['激活数']>1000]

loc和iloc的区别：

     loc：纯标签筛选

     iloc：纯数字筛选

#筛选出new的某两列

new=new.loc[:,['phone','收件人姓名']]

#筛选new的第0，1列

new.iloc[:,[0,1]]

使用‘==’筛选-筛查“崔旭”的人（只能筛查指定明确的）

#new=file1.loc[(file1['收件人姓名']=='崔旭')|(file1['收件人姓名']=='崔霞')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查名字中包含'亮'和'海'的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.contains('亮|海')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查'崔'姓的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.startswitch('崔')]

#print(new)

df = df[(df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] .notnull() ) &(df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] != "" )]

print("during_time(number)=0的个数：",newdata[newdata['during_time(number)'] ==0].count()['during_time(number)'])

print("during_time(number)=1,2,3的个数：",newdata[(newdata['during_time(number)'] >0) &(newdata['during_time(number)'] <4)].count()['during_time(number)'])

print(newdata[newdata['during_time(number)'] ==0])

newdata[newdata['Team']. isin (['England','Italy','Russia'])][['Team','Shooting Accuracy']]

df.年龄.value_counts()

1.修改指定位置数据的值（修改第0行，’创建订单数‘列的值为3836）

new.loc[0,'创建订单数']=3836

2.替换‘小明’-‘xiaoming’

df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}})

3.批量替换某一列的值（把‘性别’列里的男-male，女-felmale）

方法一：df['性别']=df['性别'].map({'男':'male','女':'female'})

方法二：df['性别'].replace('female','女',inplace=True)

               或df['性别']=df['性别'].replace('female','女')                这就是inplace的作用

                +df['性别'].replace('male','男',inplace=True)

4.替换列索引

df.columns=['sex','name','height','age']

或者：df.rename(columns={'性别':'sex','姓名':'name','身高':'height','年龄':'age'})

5.删除某一列

del df['player']

6. 删除某一列（方法二），删除某一行（默认axis=0删除行，为1则删除列）

删除某一列（方法二）

df.drop('性别',axis=1)

删除某一行

df.drop(1,axis=0)

file1=pd.read_csv(file1_path)

file2=pd.read_csv(file2_path)

new1=pd.DataFrame()

new1['phone']=file1['phone']

new1['contact_time']=file1['contact_time']

new2=pd.DataFrame()

new2['phone']=file2['phone']

new2['submission_audit_time']=file2['提交审核时间']

newdata=pd.merge(new1,new2,on='phone',how='left')

df=pd.concat([df1,df2],axis=0)

4.2.2 横向表连接

df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

df1['地区'].str.split('·',3,expand=True)

df1:

df1[['城市', '城区','地址']] = df1['地区'].str.split('·', 3, expand = True)

5.1 缺失值删除

data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

data.dropna(how = 'all')    # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行

data.dropna(axis = 1)       # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）

data.dropna(axis=1,how="all")   # 丢弃全为缺失值的那些列

5.2 缺失值填充：pandas.DataFrame.fillna()函数

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

功能：使用指定方法填充NA/NaN值

其中inplace=True就是直接在原有基础上填满

5.3 缺失值查询：

缺失值数量查询：df.isnull().sum()

缺失值行查询：df[df.isnull().T.any()]

newdata['during_time']=pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])

newdata['during_time(number)']=(pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])).apply(lambda x: x.days)

new=pd.DataFrame()

new=newdata[newdata['during_time(number)'] ==0]

new.to_csv(save_path,encoding='utf-8-sig')

将数据按行拆分并存储到不同的csv文件中：

path='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.19/'

for i in range(0,30):

    df.loc[[i]].to_csv(path+str(i)+'.csv',encoding='gbk')

df = df[['购药日期', '星期','社保卡号','商品编码', '商品名称', '销售数量', '应收金额', '实收金额' ]]

统计data里每一列是否有空值：

data.isnull().any()

统计data里每一列空值的个数：

data.isnull().any().sum()

但是有的时候，明明有空值却统计不出来。

最近我遇到的数据，空值的填充是null，这个需要转化一下才可以用上面的函数。

data = data.replace('null',np.NaN)

然后你再继续用data.isnull().any()，ata.isnull().any().sum()就没问题了。

如果这么做，你的问题还没解决，查看你的缺失值的填充是什么，用np.NaN替代。、

另外的方法：

np.any(np.isnan(data))

np.all(np.isfinite(data))

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