首先，Python用.isnull的方法判斷對象元素是否爲NaN(缺失值)。
s1 = pd.Series(['one','two',np.nan,'three'])
s1.isnull()
'''
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
'''之前提到了一種填充缺失值的方法是重新索引時修改其method屬性，這裏意思差不多，只是直接用fillna方法填充缺失值:
s1 = pd.Series(['one','two',np.nan,'three'])
s1.fillna(method='ffill')
'''
0 one
1 two
2 two
3 three
dtype: object
'''fillna()還可以通過指定缺失值來填充，值得注意的是，fillna方法默認返回一個新對象：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4))
df.iloc[:4,1]=np.nan;df.iloc[:2,2]=np.nan
print(df)
'''
0 1 2 3
0 0.639954 NaN NaN -1.875799
1 0.141415 NaN NaN 0.712173
2 1.479268 NaN 0.390988 -0.436616
3 2.143007 NaN 0.535538 -0.582310
'''
print(df.fillna(0))
'''
0 1 2 3
0 0.882594 0.0 0.000000 -0.235420
1 0.959379 0.0 0.000000 -0.713679
2 0.109616 0.0 0.256728 -0.480367
3 0.234736 0.0 -0.461598 1.340675
'''
print(df)
'''
0 1 2 3
0 -1.018811 NaN NaN -1.202366
1 0.709019 NaN NaN 0.879469
2 1.214638 NaN -0.605073 0.151528
3 -1.057719 NaN -0.856848 -0.040519
'''*.ix索引的方法現在改成了iloc
想要原地修改就得修改method屬性:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4))
df.iloc[:4,1]=np.nan;df.iloc[:2,2]=np.nan
print(df)
'''
0 1 2 3
0 0.639954 NaN NaN -1.875799
1 0.141415 NaN NaN 0.712173
2 1.479268 NaN 0.390988 -0.436616
3 2.143007 NaN 0.535538 -0.582310
'''
df.fillna(0,inplace=True)
print(df)
'''
0 1 2 3
0 0.223656 0.0 0.000000 0.160646
1 1.567522 0.0 0.000000 1.202753
2 1.985000 0.0 0.612963 0.792907
3 -0.100812 0.0 1.081931 -0.028931
'''但是，無論是否修改inplace屬性，fillna都會返回一個新的對象，這一點通過檢查id就可以證明。
當然，之前的重新索引reindex的插值方法都可以運用於fillna。
如果不想進行數據填充，pandas也提供了一些清楚缺失值的方法。
對於Series，可以通過dropna或索引的方法清除：
#dropna方法
s = pd.Series([1,2,3,np.nan,np.nan,5])
s.dropna()
'''
0 1.0
1 2.0
2 3.0
5 5.0
dtype: float64
'''
#索引方法
s = pd.Series([1,2,3,np.nan,np.nan,5])
s[s.notnull()]
'''
0 1.0
1 2.0
2 3.0
5 5.0
dtype: float64
'''DataFrame的清除涉及到行或列的問題，dropna()方法默認清除行：
data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3]])
print(data)
'''
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN 6.5 3.0
'''
print(data.dropna())
'''
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
'''想要清除列，傳入axis=1即可，這裏不舉例了。
dropna還有一個重要參數是how='all'，傳入它則只丟棄全爲NA的那些行：
print(data.dropna(how="all"))
'''
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 NaN NaN
3 NaN 6.5 3.0
'''