空值判断
df.info()
np.isnan(df).sum() #获得nan的数量
np.isinf(df).sum() #获得infinity的数量
df.isnull().any() #判断哪些”列”存在缺失值
df[df.isnull().T.any().T] #找出含有nan的所有行
df[df.isnull().values==True] #找出含有nan的所有数据的位置
空值处理
#空值处理方式
data.fillna(data.mean(), inplace = True) #以均值填充
data.fillna(0, inplace = True) #以0填充
data.fillna(method = 'ffill') #向前填充
data.fillna(method = 'bfill') #向后填充（但是容易造成“预见”问题）
学习：pandas nan值判断与处理
