数据缺失的几种情况：
①：缺失值过大，比如说已经超过了正常值的1/2，这种就不需要考虑怎么样填补了，留着这个特征反而是加大误差，可以选择剔除
②：缺失值小于1/2的，但出现了连续型缺失，也可以认为是一大段一大段的，这种如果在前面的话，可以不用去考虑，直接作为NaN构成新样本加入样本中，如果是在中间或者后面，根据缺失量，可以考虑用均值或者是线性回归、灰度预测等抢救一下
③：缺失值远小于1/2，并且是非连续的，这里就可以用一些复杂的插值，或者说用前后数的平均，众数都能填补，并且填补完可能会有一些意想不到的效果。
train_data = pd.read_csv('train_data.csv', encoding='gbk') # 读取数据集
filter_feature = ['id','label'] # 过滤无用的维度
features = []
for x in train_data.columns: # 取特征
if x not in filter_feature:
features.append(x)
train_data_x = train_data[features]
train_data_y = train_data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_x, train_data_y, random_state=1) # 划分训练集、测试集Drop 函数
删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据。
df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象（掩码对象），进而筛选出我们需要的特定数据。
df[df.notnull()]
df.dropna() #将所有含有nan项的row删除
df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除
df.dropna(how='ALL') #将全部项都是nan的row删除print data.dropna() 和 print data[data.notnull()] 结果一样
print frame.drop(['a'])
print frame.drop(['Ohio'], axis = 1)drop函数默认删除行，列需要加axis = 1
drop函数的使用：inplace参数
采用drop方法，有下面三种等价的表达式：
1. DF= DF.drop('column_name', axis=1)；
2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)
3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True) # Note: zero indexed注意：凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；
而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）。
drop函数的使用：数据类型转换
df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64)填充空白值方法（fillna)
① 用固定值填充
train_data.fillna(0, inplace=True) # 填充 0② 填充均值
对每一列的缺失值，填充当列的均值。
train_data.fillna(train_data.mean(),inplace=True) # 填充均值③ 填充中位数
train_data.fillna(train_data.median(),inplace=True) # 填充中位数数据填充参考地址：
…%2522%257D&request_id=164775828316781685331724&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blogtop_positive~default-1-82670011.nonecase&utm_term=%E7%BC%BA%E5%A4%B1%E5%80%BC%E5%A1%AB%E5%85%85&spm=1018.2226.3001.4450
