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本篇文章給大家分享的是有關怎樣解析Python數據中的None值，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
只要和數據打交道，就不可能不面對一個令人頭疼的問題-數據集中存在空值。空值處理，是數據預處理之數據清洗的重要內容之一。
Python 數據分析包 Pandas 提供了一些便利的函數，可以幫助我們快速按照設想處理、解決空值。
空值處理的第一招：快速確認數據集中是不是存在空值。有兩個函數 isnull, notnull，可以幫助我們快速定位數據集中每個元素是否為空值。
說到空值，在 NumPy 中定義為： np.nan，Python 中定義為 None，所以大家注意這種表達方式。這里面有一個坑，就是 Pandas 對象某列或某行，直接拿 np.nan , None 判斷元素是否為空，發現返回的都是False。注意：這樣做是不可取的！
第二招，假設存在空值，可以使用 Pandas 中的 fillna 函數填充空值，fillna 有一個關鍵參數： method, 當設置method為 pad 時，表示怎樣填充呢？ 從上一個有效數據傳播到下一個有效數據行。此外，還有一個限制連續空值行的數量的關鍵字 limit.
第三招，檢測到了空值數據，但是不想做任何填充，而是僅僅想丟棄這些空值數據，Pandas 提供了 dropna 函數做這件事情。里面有兩個關鍵參數：axis, how, 例如組合：axis = 0，how =\'any\'，表示某行只要某個元素為空值，就丟棄。
以上就是怎樣解析Python數據中的None值，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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