一、缺失值
1.缺失值的产生 ？有以下3种情况
（1）有些信息暂时无法获取
（2）有些信息被遗漏
（3）有些信息被错误处理
2、缺失值的处理方法有哪些？主要有以下3种
（1）数据补齐
（2）删除对应缺失行
（3）不处理
3、缺失值处理，删除对应缺失行用的是dropna()函数
- dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据
- dropna函数语法：dropna()
下面用一个例子说明：
先导入库，别名
import pandas as pd
import numpy as np然后这里有一个带有缺失值的商品的数据（品牌、商品名称、商品毛重、产地、硬盘、尺寸）
这时候我们想要删除缺失值所在行，就可以用上面说的dropna()函数
二、空值处理
- 处理空值用的是strip()函数
- strip函数作用：清除字符数据左右的空格
- strip函数用法：strip()
三、字段提取
- 字段提取是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列
- 字段截取函数: slice(start,stop)
这里我生成了3个电话号码，我想提取出这几串号码的某几个数字
因为电话号码是数值，要将数值转换成字符才能用str.slice()这个方法提取字段
四、字段拆分
- 字段拆分是指按照固定的字符，拆分已有字符串
- 字符分割函数：split(sep,n,expand=False)
- 参数说明：sep 用于分割的字符串；n 分割成几列；expand 是否展开为dataframe，默认为False
- 返回值：如果expand为True，返回dataframe；如果expand为False，则返回series
下面用例子说明，我用的是之前博文里面的店铺数据
我要分割price这个字段，提取出price这列的数值，观察price这一列可以看到，所有带有‘￥’这个符号的都跟着价格，带有‘人均’这两个字的不一定带有价格，因此我们就根据‘￥’这个固定字符去拆分字符串，并提取出价格；
平时用到最多的筛选应该是字符串的模糊筛选，在pandas中一般使用str.contains()来实现；先是通过str.contains()筛选出带有'￥'这个符号的字符串，然后使用split()根据'￥'去分割字符串，因为价格这个数值是在最后一个位置，所以我提取的时候用了str[-1]，这里要注意的是从左到右0开始，从右到左-1开始。
五、记录抽取
- 记录抽取是根据一定的条件对数据进行抽取
- 记录抽取函数：dataframe[condition]
- 参数说明: condition 过滤的条件
- 返回值：dataframe
常用的条件类型
(1)比较运算：（>、<、>=、<=、!=）
例如：df[df.comments>10000]
(2)范围运算 between(left,right)
例如：df[df.comments.between(1000,10000)]
(3)空值匹配 pandas.isnull(column)
例如：df[pandas.isnull(df.title)]
(4)字符匹配 str.contains(patten,na=False)
例如：df[df.title.str.contains('台电'，na=False)]
(5)逻辑运算：与（&）、或（|）、取反（not）
例如：df[(df.comments>=1000)&(df.comments<=10000)]
与上面的范围运算 （df[df.comments.between(1000,10000）])等价
还是前面的店铺数据，我就用上面已经提取出来的价格进行记录抽取操作
提取出价格大于1000的所有店铺信息
提取出价格在（1000,5000）之间的所有店铺信息，有两种方法：
