新版本1.4之后捐顷，在dataframe中處理丟失數(shù)據(jù)的功能榨馁。
7.1 drop(how='any',?thresh=None,?subset=None):New in version 1.3.1.
返回：一個新的留攒，刪除空值的行?DataFrame.dropna()?and?DataFrameNaFunctions.drop()?可以互相替代.
參數(shù)：●?– how.?‘a(chǎn)ny’ or ‘a(chǎn)ll’. If ‘a(chǎn)ny’,刪除包含缺失值的行，?If ‘a(chǎn)ll’, 刪除所有值為缺失值的行
? ? ? ? ? ?●–??thresh. int，默認(rèn)為None如果指定斗这，則刪除小于閾值 非空值的行。這將覆蓋how參數(shù)虏束。
? ? ? ? ? ?●–? subset.?子集-要考慮的列名的可選列表棉饶。
In [386]: df4.dropna().show()
+----+------+--------+
|year|course|earnings|
+----+------+--------+
|2012|dotNET|? 10000|
|2012|dotNET|? ? 5000|
|2012|? Java|? 20000|
|2013|dotNET|? 48000|
|2013|? Java|? 30000|
|2012|? ? c|? ? 9999|
+----+------+--------+
7.2: fill(value,?subset=None):新版本1.3.1之后
替換null值也就是 for?na.fill().?DataFrame.fillna()?and?DataFrameNaFunctions.fill()?是等價(jià)的
參數(shù)：●?–?value?– int, long, float, string, or dict.將空值替換。如果值是dict镇匀，則忽略子集照藻，并且值必須是從列名（字符串）到替換值的映射。替換值必須是int汗侵、long幸缕、float或string。
? ? ? ? ? ?●–subset.?可選擇的列名列表晰韵。將忽略在子集中指定的不具有匹配數(shù)據(jù)類型的列发乔。例如，如果值是一個字符串雪猪，而子集包含一個非字符串列栏尚，則只會忽略該非字符串列。
df.fillna({df.columns[2]:20}).show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice|? 2|? ? 80|
|? Bob|? 5|? ? 20|
+-----+---+------+
被忽略
In [396]: df.fillna({df.columns[2]:'unknow'}).show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice|? 2|? ? 80|
|? Bob|? 5|? null|
+-----+---+------+
7.3 replace(to_replace,?value,?subset=None)：版本1.4后有的新功能
參數(shù)：●to_replace– int只恨、long译仗、float、string或list官觅。要替換的值纵菌。如果該值是dict，則忽略該值休涤，并且to-replace必須是從列名（字符串）到替換值的映射咱圆。要替換的值必須是int、long、float或string闷堡。
? ? ? ? ? ?●–value– int隘膘、long、float杠览、string或list弯菊。用于替換孔的值。替換值必須是int踱阿、long管钳、float或string。如果值是列表或元組软舌，則值的長度應(yīng)與to-replace的長度相同才漆。
? ?????????●–subset?–可選擇的列名列表。將忽略在子集中指定的不具有匹配數(shù)據(jù)類型的列佛点。例如醇滥，如果值是一個字符串，而子集包含一個非字符串列超营，則只會忽略該非字符串列鸳玩。
????????????返回：dataframe ，?DataFrame.replace()?and?DataFrameNaFunctions.replace()?是等價(jià)的????
In [399]: df.na.replace(2,20).show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice| 20|? ? 80|
|? Bob|? 5|? null|
+-----+---+------+
In [400]: df.show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice|? 2|? ? 80|
|? Bob|? 5|? null|
+-----+---+------+
In [402]: df.na.replace(['Alice','Bob'],['A','B']).show()
+----+---+------+
|name|age|height|
+----+---+------+
|? A|? 2|? ? 80|
|? B|? 5|? null|
+----+---+------+
