本篇文章给大家分享的是有关怎样解析Python数据中的None值，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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只要和数据打交道，就不可能不面对一个令人头疼的问题-数据集中存在空值。空值处理，是数据预处理之数据清洗的重要内容之一。
Python 数据分析包 Pandas 提供了一些便利的函数，可以帮助我们快速按照设想处理、解决空值。
空值处理的第一招：快速确认数据集中是不是存在空值。有两个函数 isnull, notnull，可以帮助我们快速定位数据集中每个元素是否为空值。
说到空值，在 NumPy 中定义为： np.nan，Python 中定义为 None，所以大家注意这种表达方式。这里面有一个坑，就是 Pandas 对象某列或某行，直接拿 np.nan , None 判断元素是否为空，发现返回的都是False。注意：这样做是不可取的！
第二招，假设存在空值，可以使用 Pandas 中的 fillna 函数填充空值，fillna 有一个关键参数： method, 当设置method为 pad 时，表示怎样填充呢？ 从上一个有效数据传播到下一个有效数据行。此外，还有一个限制连续空值行的数量的关键字 limit.
第三招，检测到了空值数据，但是不想做任何填充，而是仅仅想丢弃这些空值数据，Pandas 提供了 dropna 函数做这件事情。里面有两个关键参数：axis, how, 例如组合：axis = 0，how =\'any\'，表示某行只要某个元素为空值，就丢弃。
以上就是怎样解析Python数据中的None值，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。