MissingValues的识别---Python3 pandas missingno

DataFrame.isnull() #将数据根据null情况转化为T/F，True==null
DataFrame.notnull() #将数据根据not null情况转化为T/F，True==not null
DataFrame[DataFrame.isnull()] #输出缺失值数据明细
DataFrame.isnull().sum() #统计缺失值的个数。
DataFrame.isnull().any() #输出列是否有null
import missingno as msno
msno.matrix(DataFrame) #可视化查看缺失值分布
msno.bar(DataFrame) #可视化缺失值的个数

MissingValues的处理---Python3 pandas

DataFrame.fillna() #缺失值填充,.fillna(0),.fillna(method = 'ffill')前项填充，.fillna(method = 'bfill')后项填充,.fillna(dict)对每一列填充不同数值
DataFrame.dropna() #删除空值，how='any'/'all',axis=0/1