这篇文章主要介绍如何查看Pandas DataFrame缺失值，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
查看DataFrame中每一列是否存在空值：
temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值 print(type(temp)) print(temp)
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：
<class 'pandas.core.series.Series'> eventid False iyear False imonth False iday False approxdate True extended False resolution True ... Length: 135, dtype: bool
列数太多，可以将Series转化为DataFrame不存在空值的列：
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'])结果如下：
0 eventid 1 iyear 2 imonth 3 iday ... Name: colname, dtype: object
如下取出某一列(nkill)存在空值的记录，返回一个DataFrame：
data[data.nkill.isnull()]
缺失值填充，inplace值为真代表直接在原DataFrame上进行操作：
data['doubtterr'].fillna(0, inplace=True) data['propvalue'].fillna(data['propvalue'].median(),inplace=True)
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