引子：大数据下，缺失值处理往往会被数据分析师忽略，比如自己。极端值的处理往往会得到比较多的重视，因为极端值直接改变整体的均值；受限于数据生产链路问题，极端值出现也非常高频。但是，缺失值却往往会被忽视。
目前，简单的处理方式是直接补成0或者过滤掉。

环境及文件配置

import pandas as pd 
import numpy as np
df2=pd.read_csv('/Users/lushikang/Documents/Reference/learning_python/data_virtualization/pokemon.csv')
df2.info()
#仅作为实验考虑，数据过于规整，需人工制造出缺失值
df2=df2.replace(60, np.nan)

删除法

#过滤掉某个变量是空值的行，本质仍然是利用返回布林值的函数选择pandas的行
df2[df2.Attack.notnull()]
df2[df2.Attack.isnull()]
#dropna方法
df2.dropna(axis=0, how='any')
df2.dropna(axis=0, how='any', thresh=3)
df2.dropna(axis=0, how='any', subset=['Attack', 'HP'])

填充法

#填充为某个常数
df2.Attack.fillna(0)
#向前填充或者向后填充
df2.Attack.fillna(method='ffill')#向前填充
df2.Attack.fillna(method='bfill')#向后填充
#插值法
df2.Attack.interpolate()

缺失值的出现

#极端值替换
df2=df2.replace(60, np.nan)
#对特定列的极端值进行替换
df2.replace({'Attack':40, 'HP':50}, np.nan)
#记录不规范的进行替换
df2.replace('unknown', np.nan)
df2.replace(r'\s+', np.nan, regex=True)

使用其它对象填充缺失值

Attack_new=df2.Attack.copy()
#inplace参数的效果是，直接改变原来的series，而不是创造一个副本
Attack_new.fillna('fillna', inplace=True)
Attack_new
df2.Attack.combine_first(Attack_new)