查看DataFrame中每一列是否存在空值：
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temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值
print(type(temp))
print(temp)
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结果如下，返回结果类型是Series，列中不存在空值则对应值为False：
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<class 'pandas.core.series.Series'>
eventid False
iyear False
imonth False
iday False
approxdate True
extended False
resolution True
...
Length: 135, dtype: bool
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列数太多，可以将Series转化为DataFrame不存在空值的列：
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colnull=pd.DataFrame(data={'colname': temp.index,'isnulls':temp.values})
#print(colnull.head())
#不存在空值的列名
print(colnull.loc[colnull.isnulls==False,'colname'])
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结果如下：
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1
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4
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6
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0 eventid
1 iyear
2 imonth
3 iday
...
Name: colname, dtype: object
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如下取出某一列(nkill)存在空值的记录，返回一个DataFrame：
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data[data.nkill.isnull()]
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缺失值填充，inplace值为真代表直接在原DataFrame上进行操作：
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data['doubtterr'].fillna(0, inplace=True)
data['propvalue'].fillna(data['propvalue'].median(),inplace=True)
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以上这篇对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28811329/article/details/82821971