空值在python中一般表现为以下几种形式：
（1）None
（2）“ ”
（3）NaN
在数据预处理中，一般通过以下几种方法对空值进行判断：
1、对于前两种空值，直接“=”就可以了
2、对于第三种，NaN（not a number），在数学表示上表示一个无法表示的数，这里一般还会有另一个表述inf，inf和nan的不同在于，inf是一个超过浮点表示范围的浮点数（其本质仍然是一个数，只是他无穷大，因此无法用浮点数表示，比如1/0），而nan则一般表示一个非浮点数（比如无理数）：其判断方式为：
（1）、numpy 里的NaN值的判断
import numpy as np
a = np.NaN
print(type(a))
#打印输出
float
print(a == np.NaN)
print(a is np.NaN)
#打印输出
False
True
用上面两种方法判断NaN值都不太准确，最可靠的方法为math里的判断方法
print(np.isnan(a))
#打印输出
True
（2）、pandas里NaN值处理
空值：在pandas中表示为“”
缺失值：在dataFrame中为nan或者naT（缺失时间）,在series中为none或者nan
pandas中判断值是否为nan值得方法有：
pd.isnull(np.nan)
pd.notnull()
与缺失值有关的函数
df.dropna()：删除NaN值
df.fillna()：填充NaN值
df.isnull()：判断是否为NaN值
df.isna()：判断是否为NaN值
删除dataFrame中含有空值的行或者列：
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None,inplace=False)
axis：维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0
how："all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列
thresh：一行或一列中至少出现了thresh个才删除。
subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）
inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。
举例说明：
import numpy as np
import pandas as pd
def createDataFrame():
d = {
'a':[1,2,3,4,5],
'b':[np.nan,4,5,6,0],
'c':[1,2,3,6,7],
'd':[5,3,2,4,5],
'e':[6,7,4,5,8]
}
df = pd.DataFrame(d)
result = df.dropna()
print(result)
if __name__ == '__main__':
createDataFrame()
#默认情况下，按行删除，只要有空值就会删除含空值的行
#输出结果如下：
a b c d e
1 2 4.0 2 3 7
2 3 5.0 3 2 4
3 4 6.0 6 4 5
4 5 0.0 7 5 8
result = df.dropna(axis=1)
#按列删除，删除含有nan的列，打印结果如下：
a c d e
0 1 1 5 6
1 2 2 3 7
2 3 3 2 4
3 4 6 4 5
4 5 7 5 8
result = df.dropna(how='all') #默认按行
# data.dropna(how='all',axis=1) 按列
#所有行值全是nan时才删除，打印结果为：
a b c d e
0 1 NaN 1 5 6
1 2 4.0 2 3 7
2 3 5.0 3 2 4
3 4 6.0 6 4 5
4 5 0.0 7 5 8
###################################
a = {
'a': [np.nan, np.nan, np.nan],
'b': [np.nan, np.nan, np.nan],
'c': [np.nan, np.nan, np.nan]
}
df = pd.DataFrame(a)
result = df.dropna(axis=0,thresh=2)
print(result)
#打印输出：
#Empty DataFrame
#Columns: [a, b, c]
#Index: []
result = df.dropna(thresh=2)
#至少含有两个缺失值才删除
a = {
'a': [np.nan, np.nan, 4],
'b': [np.nan, 2, 5],
'c': [9, 3, 6]
}
df = pd.DataFrame(a)
result = df.dropna(thresh=2)
#打印输出：默认按行删除
a b c
1 NaN 2.0 3
2 4.0 5.0 6
result = df.dropna(subset=['a','b'])
#删除subset中含有缺失值的行或列，默认为行，打印结果如下：
a b c d e
1 2 2.0 2 3 7
2 3 3.0 3 2 4
3 4 6.0 6 4 5
4 5 0.0 7 5 8
补充inf：
print(np.inf == np.inf)
print(np.inf == np.inf+10)
#打印输出
True
True
#即inf加上任意一个数还是inf
