数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。 在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> from pandas import Series,DataFrame >>> from numpy import nan as NaN >>

在人工采集数据时，经常有可能把空值和空格混在一起，一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格。这就给做数据处理的人带来了麻烦，因为空值和空格都是代表的无数据，而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来，这样就不能完整地得到我们想要的数据了，这里给出一个简单的方法处理该问题。 方法1： 既然我们认为空值和空格都代表无数据，那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。 这里，我们的DataFrame类型的数据集为df，其中有一个变量VIN，那么取得空值和空格的布尔数组