其实数据分析中80%的时间都是在数据清理部分，loading, clearning, transforming, rearranging。而pandas非常适合用来执行这些任务。
Handling Missing Data
在pandas中，missing data呈现的方式有些缺点的，但对大部分用户能起到足够的效果。对于数值型数据，pandas用浮点值Nan(Not a Number)来表示缺失值。我们称之为识别符（sentinel value)，这种值能被轻易检测到：
import pandas as pd
import numpy as np
string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])
string_data
-----------------------------------------
0 aardvark
1 artichoke
2 NaN
3 avocado
dtype: object
string_data.isnull()
-------------------------------------------
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
在pandas中，我们使用了R语言中的一些传统，把缺失值表示为NA（not available）。在统计应用里，NA数据别是要么是数据不存在，要么是存在但不能被检测到。做数据清理的时候，对缺失值做分析是很重要的，我们要确定是否是数据收集的问题，或者缺失值是否会带来潜在的偏见。
内建的Python None值也被当做NA：
string_data[0] = None
string_data.isnull()
-----------------------------------------------
0 True
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
这里有一些用来处理缺失值的函数：
- Filtering Out Missing Data（过滤缺失值）
有一些方法来过滤缺失值。可以使用pandas.isnull和boolean indexing, 配合使用dropna。对于series，只会返回non-null数据和index values:
from numpy import nan as NA
data = pd.Series([1, NA, 3.5, NA, 7])
data.dropna()
-----------------------------------------------
0 1.0
2 3.5
4 7.0
dtype: float64
上面的等同于：
data[data.notnull()]
-----------------------------------------------
0 1.0
2 3.5
4 7.0
dtype: float64
对于DataFrame，会复杂一些。你可能想要删除包含有NA的row和column。dropna默认会删除包含有缺失值的row：
data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA],
[NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])
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
cleaned = data.dropna()
cleaned
-------------------------------------------------
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
设定how=all只会删除那些全是NA的行：
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
删除列也一样，设置axis=1:
data[4] = NA
data
----------------------------------------------------
0 1 2 4
0 1.0 6.5 3.0 NaN
1 1.0 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 NaN 6.5 3.0 NaN
data.dropna(axis=1, how='all')
------------------------------------------------------
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
一种删除DataFrame row的相关应用是是time series data。假设你想要保留有特定数字的观测结果，可以使用thresh参数：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
df
-------------------------------------------------------
0 1 2
0 -0.986575 0.487466 -0.251823
1 2.008704 -0.177133 1.827761
2 2.240856 -0.587865 0.273062
3 0.777182 -0.629568 -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
df.iloc[:4, 1] = NA
df
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -0.986575 NaN -0.251823
1 2.008704 NaN 1.827761
2 2.240856 NaN 0.273062
3 0.777182 NaN -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
df.iloc[:2, 2] = NA
df
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -0.986575 NaN NaN
1 2.008704 NaN NaN
2 2.240856 NaN 0.273062
3 0.777182 NaN -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
df.dropna()
------------------------------------------------------
0 1 2
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
df.dropna(thresh=2)
------------------------------------------------------
0 1 2
2 2.240856 NaN 0.273062
3 0.777182 NaN -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
- Filling In Missing Data（填补缺失值）
不是删除缺失值，而是用一些数字填补。对于大部分目的，fillna是可以用的。调用fillna的时候设置好一个常用用来替换缺失值：
df.fillna(0)
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -0.986575 0.000000 0.000000
1 2.008704 0.000000 0.000000
2 2.240856 0.000000 0.273062
3 0.777182 0.000000 -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
给fillna传入一个dict，可以给不同列替换不同的值：
df.fillna({1: 0.5, 2: 0})
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -0.986575 0.500000 0.000000
1 2.008704 0.500000 0.000000
2 2.240856 0.500000 0.273062
3 0.777182 0.500000 -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
fillna返回一个新对象，但你可以使用in-place来直接更改原有的数据：
_ = df.fillna(0, inplace=True)
df
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -0.986575 0.000000 0.000000
1 2.008704 0.000000 0.000000
2 2.240856 0.000000 0.273062
3 0.777182 0.000000 -0.220044
4 0.327522 0.781662 -0.651949
5 1.454611 -0.170581 -1.740959
6 -0.711897 0.074983 1.343807
在使用fillna的时候，这种插入法同样能用于reindexing：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3))
df
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -1.151508 1.185176 -1.766933
1 0.544729 -0.807814 0.696087
2 -1.461950 0.448852 0.189045
3 0.559766 0.341335 1.469807
4 -0.362789 1.117338 -0.383870
5 -0.452329 -0.282040 -0.541759
df.iloc[2:, 1] = NA
df
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -1.151508 1.185176 -1.766933
1 0.544729 -0.807814 0.696087
2 -1.461950 NaN 0.189045
3 0.559766 NaN 1.469807
4 -0.362789 NaN -0.383870
5 -0.452329 NaN -0.541759
df.iloc[4:, 2] = NA
df
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -1.151508 1.185176 -1.766933
1 0.544729 -0.807814 0.696087
2 -1.461950 NaN 0.189045
3 0.559766 NaN 1.469807
4 -0.362789 NaN NaN
5 -0.452329 NaN NaN
df.fillna(method='ffill')
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -1.151508 1.185176 -1.766933
1 0.544729 -0.807814 0.696087
2 -1.461950 -0.807814 0.189045
3 0.559766 -0.807814 1.469807
4 -0.362789 -0.807814 1.469807
5 -0.452329 -0.807814 1.469807
df.fillna(method='ffill', limit=2)
------------------------------------------------------
0 1 2
0 -1.151508 1.185176 -1.766933
1 0.544729 -0.807814 0.696087
2 -1.461950 -0.807814 0.189045
3 0.559766 -0.807814 1.469807
4 -0.362789 NaN 1.469807
5 -0.452329 NaN 1.469807
使用fillna可以我们做一些颇有创造力的事情。比如，可以传入一个series的平均值或中位数：
data = pd.Series([1., NA, 3.5, NA, 7])
data.fillna(data.mean())
0 1.000000
1 3.833333
2 3.500000
3 3.833333
4 7.000000
dtype: float64
下面是fillna的一些参数：
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
功能：使用指定的方法填充NA / NaN值
参数：value : 变量, 字典, Series, or DataFrame
用于填充缺失值（例如0），或者指定为每个索引（对于Series）或列（对于DataFrame）使用哪个字典/Serise/DataFrame的值。（不在字典/Series/DataFrame中的值不会被填充）这个值不能是一个列表。
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, 默认值 None ; 在Series中使用方法填充空白（‘backfill’, ‘bfill’向前填充，‘pad’, ‘ffill’向后填充）
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace : boolean, 默认值 False。如果为Ture,在原地填满。注意：这将修改次对象上的任何其他视图（例如，DataFrame中的列的无复制贴片）
limit : int, 默认值 None； 如果指定了方法，则这是连续的NaN值的前向/后向填充的最大数量。 换句话说，如果连续NaN数量超过这个数字，它将只被部分填充。 如果未指定方法，则这是沿着整个轴的最大数量，其中NaN将被填充。 如果不是无，则必须大于0。
downcast : dict, 默认是 None； 如果可能的话，把 item->dtype 的字典将尝试向下转换为适当的相等类型的字符串（例如，如果可能的话，从float64到int64）
返回：被充满的DataFrame
