一、删除空值的定义
空值是指在DataFrame中出现的缺失值，通常用“NaN”来表示。在数据探索和数据分析的过程中，发现数据中存在大量的空值会影响后续数据处理和分析的准确性，因此需要对空值进行处理。
二、pandas删除空值函数介绍
Pandas中，可以使用dropna()函数来删除含有空值的行或列。dropna()函数的默认参数是axis=0，即删除行；若要删除列，则需要指定axis=1。在使用dropna()函数时，我们还可以通过设置参数来实现更灵活的空值处理方式。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建含有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 5, 6]})
# 删除含有空值的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)
# 删除含有空值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)
# 使用thresh参数，指定每行中至少要有几个非空值才不被删除
df.dropna(axis=0, thresh=2, inplace=True)
# 使用subset参数，指定要检查空值的列
df.dropna(axis=0, subset=['A'], inplace=True)
三、如何处理空值
1. 删除空值
最常见的空值处理方式是删除含有空值的行或列，对于在数据清洗过程中发现的空值，删除可能是最容易的处理方式。
# 创建含有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 5, 6]})
# 删除含有空值的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)
# 删除含有空值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)
2. 填充空值
除了删除空值，我们还可以采用填充的方式对空值进行处理。
(1) 填充为0
可以使用fillna()函数将空值填充为0。这种方法适合于处理数值型数据。
# 创建含有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 5, 6]})
# 填充空值为0
df.fillna(0, inplace=True)
(2) 平均值填充
针对连续型的数据，可以使用平均值进行填充，保证数据的完整性。
# 创建含有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, 6]})
# 计算每列的平均值并填充空值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
(3) 填充为前一个非空值
如果所处理的空值的数据具有时间戳顺序，那么可以填充为空值前的那个非空值。
# 创建含有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, 6]})
# 使用ffill()函数，填充为空值前的非空值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
四、空值处理小结
在数据探索和数据分析的过程中，空值处理是不可避免的一个环节。本文介绍了使用Pandas删除空值的方法，以及填充空值的常用方法。在实际的数据处理和分析中，需要根据实际情况选择相应的方法对空值进行处理，保证数据的完整性和准确性。
