我要评论数据缺失通常有两种情况：
- 空,none等，在pandas是nan(和np的nan一样）
- 另一种就是0
1.为nan数据的处理
1.判断这列有没有nan
has_nan = df['age'].isnull().any() print(has_nan)
或者直接在控制台根据数据进行判断
2.处理方式
假设我 操作的是original_publication_year这一列，如何操作才能得到过滤后的显示样式
处理方式1:只考虑单列
df2 = df[pd.notnull(df["original_publication_year"])
这行代码的目的是 去除 original_publication_year 列中含有 nan 值的行，并生成一个新的 dataframe（df2），包含了所有 original_publication_year 列中不含 nan 值的行。
3. df["original_publication_year"] 是获取 df 数据框中的 original_publication_year 这一列。
4. pd.notnull(df["original_publication_year")用于检查数据中的每个元素是否不是 nan。返回一个布尔值的 series.
true 的行会被保留；
false 的行会被排除(book2何book4被去除)。
5. 返回一个所有 original_publication_year 列中不是nan 的行新的dataframe
处理方式2：删除nan所在的行
dropna(axis=0,how='any',inplace=false)
any表示有就删,all表示全部是nan才删
inplace表示是否进行原地修改
处理方式3：填充数据
mean_value = df["original_publication_year"].mean() # 计算均值 df_filled=df["original_publication_year"].fillna(mean_value)
t.fillna(t.mean()) #填充均值 t["列名"]=t["列名"].fillna(t["列名"].mean()) #单独对某一列进行操作 t.fiallna(t.median()) #填充中值 t.fillna(0)
2:为0数据的处理
t[t==0]=np.nan # 赋值为nan # 当然并不是每次为0的数据都需要处理 # 计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会的
设置成nan后用处理nan的方法处理。
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