数据缺失、检测和过滤异常值、移除重复数据
数据缺失 数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。
from pandas import Series,DataFrame string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop']) print(string_data) print("...........\n") print(string_data.isnull())Python内置的None值也会被当作NA处理
from pandas import Series,DataFrame string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop']) print(string_data) print("...........\n") string_data[0]=None print(string_data.isnull())处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnull
is(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。
dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。
问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None)，how参数可选的值为any或者all.all仅在切片元素全为NA时才抛弃该行(列)。thresh为整数类型，eg:thresh=3,那么一行当中至少有三个NA值时才将其保留。
fillna,fillna(value=None,method=None,axis=0)中的value除了基本类型外，还可以使用字典，这样可以实现对不同列填充不同的值。
过滤数据： 对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series：
from pandas import Series,DataFrame from numpy import nan as NA data=Series([1,NA,3.5,NA,7]) print(data.dropna())另一个过滤DataFrame行的问题涉及问题序列数据。假设只想留一部分观察数据，可以用thresh参数实现此目的：
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA data=DataFrame(np.random.randn(7,3)) data.ix[:4,1]=NA data.ix[:2,2]=NA print(data) print("...........") print(data.dropna(thresh=2))不想滤除缺失的数据，而是通过其他方式填补“空洞”，fillna是最主要的函数。 通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值：
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA data=DataFrame(np.random.randn(7,3)) data.ix[:4,1]=NA data.ix[:2,2]=NA print(data) print("...........") print(data.fillna(0))若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同列填充不同的值。
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA data=DataFrame(np.random.randn(7,3)) data.ix[:4,1]=NA data.ix[:2,2]=NA print(data) print("...........") print(data.fillna({1:111,2:222}))可以利用fillna实现许多别的功能，比如可以传入Series的平均值或中位数：
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA data=Series([1.0,NA,3.5,NA,7]) print(data) print("...........\n") print(data.fillna(data.mean()))检测和过滤异常值 异常值(outlier)的过滤或变换运算在很大程度上就是数组运算。如下一个(1000,4)的标准正态分布数组：
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA data=DataFrame(np.random.randn(1000,4)) print(data.describe()) print("\n....找出某一列中绝对值大小超过3的项...\n") col=data[3] print(col[np.abs(col) > 3] ) print("\n....找出全部绝对值超过3的值的行...\n") print(col[(np.abs(data) > 3).any(1)] )移除重复数据 DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]}) print(data) print("........\n") print(data.duplicated())与此相关的还有一个drop_duplicated方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame：
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]}) print(data) print("........\n") print(data.drop_duplicates())上面的两个方法会默认判断全部列，也可以指定部分列进行重复项判断，假设还有一列值，而只希望根据k1列过滤重复项。
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]}) data['v1']=range(7) print(data) print("........\n") print(data.drop_duplicates(['k1']))duplicates和drop_duplicates默认保留第一个出现的值组合。传入take_last=True则保留最后一个：
from pandas import Series,DataFrame, np from numpy import nan as NA import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]}) data['v1']=range(7) print(data) print("........\n") print(data.drop_duplicates(['k1','k2'],take_last=True))