#读取数据
titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandas itanic_train.csv")
#用sort_values()函数对指定列排序，默认升序排序，inplace=True表示在原来的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru
2、缺失值判断及统计pandas.isnull()、pandas.isnull
空值统计方法一：df.isnull().sum()：
#当不指定具体列时，统计整个df的缺失值个数
titanic_survival['Age'].isnull().sum()
通过len()函数统计缺失值
3、缺失值处理
处理缺失值可以分为两类：删除缺失值和缺失值插补。而缺失值插补又分为以下几种：
均值/中位数/众数插补
使用固定值（将缺失值的属性用一个常量代替）
最近邻插补（在记录中找到与缺失值样本最接近的样本的该属性插补）
回归方法（对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量建立拟合模型来预测缺失值）
插值法（利用已知点建立合适的插值函数f(x),未知值由对应点xi求出来近似代替）
下面，我们主要讨论删除缺失值，学习一些pandas缺失值删除的操作。
1）df.dropna(),舍弃含有任意缺失值的行
#等价于titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示删除行，axis=1表示删除列
dropall=titanic_survival.dropna()
删除含任意空值的行
2）df.dropna()函数删除某个列中含有空值的行
现在这个数据中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我们直接使用df.dropna()会删除掉这三列中都有空值的所有行，但是我们希望只删除age列中有空值的数据，那该如何处理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
删除指定列中含有缺失值的行
pandas自定义函数
因为文档里就是这么写的:You can also use the list.sort() method of a list. It modifies the list in-place (and returns None to avoid confusion). Usually it's less convenient thansorted() - but if you don't need the original list, it's slightly more efficient.
核心意思就是虽然没用但是仍旧要返回一个None,只是为了形式上的完整,避免出现混乱.据我推测,python的作者是一个强迫症患者,函数即使返回值没有意义也必须返回一个空值,否则他就无法活下去.
你不用管sort的返回值,a.sort()运行后,列表a就变成排序过的了,你直接使用a就可以了.
