在python中可能会遇到，None表示空的对象，空也是一个对象。
Numpy中的缺失数据
a = np.array([1,2,3,None])
b = np.array([5,6,7,8])
print(a.dtype)
print(b.dtype)
object
int32
因为a中有一个None对象，所以访问元素类型的时候返回的是一个object类型，这个时候我们Numpy就提供了一个表示空缺数据的方法np.nan
c = np.array([1,np.nan,3,4])
print(c.dtype)
float64
对比a和c发现两个的结果是完全不同的数据类型，一个是object，另一个是浮点数类型，也因为这样np.nan才可以像数字一样进行各种运算。
print(1-np.nan)
print(1+np.nan)
print(1*np.nan)
nan
nan
nan
可以发现所以数跟np.nan进行数字运算得到的结果都是nan，假如真的想要计算的话，这里可以使用到一个方法自动帮我们导入一个数字。
print(np.nansum(c))
print(np.nanmean(c))
8.0
2.6666666666666665
Pandas处理缺失数据
a = pd.Series([1,np.nan,2,None,3])
print(a)
print(a.sum())
0 1.0
1 NaN
2 2.0
3 NaN
4 3.0
dtype: float64
6.0
你会发现Pandas它会把空值缺失值都转换为NaN，而且这里使用数字运算，会默认把NaN当作0相加，这里Pandas还提供了4个针对缺失数据进行操作的函数，如下：
print(a.isnull())
print(a.notnull())
print(a[a.notnull()])
print(a.dropna())
0 False
1 True
2 False
3 True
4 False
dtype: bool
0 True
1 False
2 True
3 False
4 True
dtype: bool
0 1.0
2 2.0
4 3.0
dtype: float64
0 1.0
2 2.0
4 3.0
dtype: float64
isnull()和notnull()返回的是布尔型数据，用返回的对象作为下标，可对原有数据进行筛选，dropna()的作用是删除所有包含NaN数据的行（默认是行，也可以使用axis=1来删除列），并返回不含NaN的新对象，具体操作可以自行查看帮助文档。
print(a)
print(a.fillna(123))
print(a.fillna(method='ffill'))
print(a.fillna(method='bfill'))
0 1.0
1 NaN
2 2.0
3 NaN
4 3.0
dtype: float64
0 1.0
1 123.0
2 2.0
3 123.0
4 3.0
dtype: float64
0 1.0
1 1.0
2 2.0
3 2.0
4 3.0
dtype: float64
0 1.0
1 2.0
2 2.0
3 3.0
4 3.0
dtype: float64
可以看出来fillna()的方法是可以把数据中的NaN替换为自己指定的数据，还可以使用特定的一些方法比如fillna(method=‘ffill’)这个就是把NaN替换 为上一个值，fillna(method=‘bfill’)则是替换后面的值。