文章來源：可樂的資料分析之路
作者：蝦殼可樂
寫在前面
之前我們讀取完了資料(Python資料分析實戰：擷取資料)，下面就要對資料進行清洗了，首先是對缺失值的處理。缺失值也就是空值，先找出來再處理。
檢視缺失值
可以使用isnull方法來檢視空值，得到的結果是布爾值。
結果：
對于小的資料集來說，可以這樣看，但對于大的資料集這樣檢視空值貌似沒什麼意義，沒關系，還有其他方法，可以使用 info方法
結果：
info方法可以看到字段的資料類型以及每個字段下有多少個非空值，可以看到neighbourhood_group 字段全為空，這和布爾值顯示的結果一緻。
其實還有一個方法，更簡單了：
對取出來的isnull的布爾值求和，就很明顯地看到，id列是沒有空值的，name列有一個空值，結果：
也可以對單獨的某一列這樣檢視空值，對name列檢視空值
結果為1，說明name列有1個空值：
缺失值的處理
找到缺失值以後如何處理呢？删除或填充。
删除缺失值
用dropna方法，預設是隻要一行中有一個缺失值這一行就全都删除
結果就是這個資料集裡的資料全被删掉了，因為其中的neighbourhood_group這個字段全為空，按照dropna的尿性，有一個為空就整行删除，就得到了如下結果：
當然也可以給這個方法傳入how="all"參數，隻有在整行為空的前提下才删除。
結果是一條都沒有删除，因為這個資料集裡沒有所有字段都為空的記錄：
但是有一列資料都為空的字段，把neighbourhood_group這一列删掉，還記得删除列的方法嗎
結果：
name列也是有一個空值的，找出來看一下
結果如下，這一行還是删了吧。
删除行用drop方法，剛剛定位出了要删除的那一行，行索引是456
結果可以看到變成了28451行，之前一直都是28452行。
缺失值填充
當然缺失值除了删除外，還可以進行填充，可以用0填充，也可以用均值、衆數填充。用fillna方法進行缺失值的填充。
last_review和reviews_per_month這兩列也有缺失值，我們用衆數填充(mode)last_review列的缺失值，用均值(mean)填充reviews_per_month列的缺失值。
結果
這裡隻是舉例缺失值也可以被填充這樣處理，在這個案例裡，不建議這兩列填充，空着就空着吧。下節内容來處理重複值和異常值。
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