判断是否含有缺失数据

isnull()
删除缺失数据

data.dropna()

data.dropna(how=‘all‘)
传入how=‘all‘将只丢弃全为NA的那些行

用这种方式丢弃列，只需传入axis=1即可

data.dropna(axis=1, how=‘all‘)
丢弃一列全部为null的数据

df.dropna(thresh=2)
如果含有null的数量少于2个，则会保留

填充缺失数据

df.fillna(0)
是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值：

 fillna默认会返回新对象，但也可以对现有对象进行就地修改：

向后填充值

 可以限制填充次数

数据转换

移除重复数据

判断是否是重复行

 去除重复列的值，判断全体

 过滤某一列

 保留最后一个重复列

利用函数或映射进行数据转换

 先转小写再对应

替换值

 将-999替换为np.nan       -1000替换为0

重命名轴索引

离散化和面元划分

分4份保留到小数点后2位

 qcut

检测和过滤异常值

盖帽法
np.sign(data)可以复制符号

排列和随机采样

生成司机数数组

计算指标/哑变量

字符串操作

第7章 数据清洗和准备

原文：https://www.cnblogs.com/mypath/p/12177926.html