# -*- coding: utf-8 -*-
#概念：由于某些原因，导致数据中的某些列的值缺失，这种情况可能是正常的，也可能是不正常的。我们可以选择不处理、补齐、或删除对应的行
#dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据。
#dropna函数语法：dropna()
from pandas import read_csv
df = read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/9.csv",encoding='utf-8')
#查看导入结果，可以看到有的列的值是空的NaN
#有些情况，我们可能有这样的需求：如果某个列的值是某个字符串，那么，我们也认为它是空的：
df = read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/9.csv",
na_values=['null'])
#观察得到的df对象，可以看到csv文件中的null，读取出来也是NaN了
#找出空值的位置：
isNa = df.isnull() #返回的是一个数据框对象，元素值都是布尔类型的
#获取空值所在的行
df[isNa.any(axis=1)] #只要某一行，有任意一个值为空，就会返回该行，执行结果是一个数据框，里面都是包含空值的行
df[isNa[['key']].any(axis=1)] #返回名称为key的列存在空值的行
df[isNa[['key','value']].any(axis=1)] #返回名称为key或value的列存在空值的行（任意一列存在空值则返回）
#对空值进行填充：
df.fillna('未知')
#删除包含空值的行
newDf = df.dropna()