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。本文出处主要来源于必备工具书《利用python进行数据分析》。
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清理无效数据

  1. 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。
  2. df[df.notnull()]
  3. df.dropna()     #将所有含有nan项的row删除
  4. df.dropna(axis=1,thresh=3)  #将在列的方向上三个为NaN的项删除
  5. df.dropna(how='ALL')        #将全部项都是nan的row删除• 1
  6. • 2
  7. • 3
  8. • 4
  9. • 5
  10. • 6

此处：print data.dropna() 和 print data[data.notnull()] 结果一样

填充无效值

  1. df.fillna(0)
  2. df.fillna({1:0, 2:0.5})         #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
  3. df.fillna(method='ffill')   #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN• 1
  4. • 2
  5. • 3

drop函数的使用

（1）drop函数的使用：删除行、删除列

  1. print frame.drop(['a'])
  2. print frame.drop(['Ohio'], axis = 1)• 1
  3. • 2

drop函数默认删除行，列需要加axis = 1

（2）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. 1. DF= DF.drop('column_name', axis=1)；
  2. 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)
  3. 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True)   # Note: zero indexed• 1
  4. • 2
  5. • 3

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）。

（3）drop函数的使用：数据类型转换

  1. df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64)• 1

DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。