引言
先来一个脑筋急转弯活跃一下枯燥工作日常，问："什么东西越洗越黑？" 有没有猜到的？猜不到我告诉你吧！ 答案是"煤球"。那么这个脑机急转弯跟我们要讨论的话题有没有关系呢？
嗯是的，还是沾点儿边儿的。
我们经常在项目上生产线之前，肯定会先在测试服上进行测试，测试之前肯定会将垃圾数据清理掉，防止脏数据影响我们正常的测试逻辑。
在我们pyhton语言中，也提供了清理无用数据，进行数据清洗的库Pandas, 确实也用了一下，封装的方法的确挺好用，但也同时碰到了一些问题，接下来分享一下吧。
知道 😮
在正式分享之前，我们得先知道Pandas库是干什么用的？它就是一个主要进行数据读取，数据清理提供方法的这么一个库。至于它的安装方式，非常简单👌，只要电脑安装了Pyhton环境，那么我们就使用cmd小黑屏使用pip 进行安装即可。这里大概写一下吧，pip install pandas。安装完成以后，命令行进行查看是否安装成功python -c "import pandas; print(pandas.__version__)"。
关于Pandas库是干什么的？如何安装它，我们大概就说这么多，下面将探讨我遇到的数据清洗的问题。
问题 😱
Pandas库给我们提供非常丰富的数据🚿清洗的函数，其中我们用的多的大概就是 dropna() 函数了。
dropna()函数的格式是这样的：DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)。其中axis：哪个轴（这个我们很熟悉了）；how:设置整行还是所有；inplace：bool型，如果赋值为True的话，修改的是源数据。
我们浅浅的使用一下，实例代码如下：
python
"""
@Created on ： 2024/5/29 10:56
@creator ： er_nao
@File ：pandas_06_数据清洗.py
@Description ：
"""
import pandas as pd
df = pd.read_csv("../property-data.csv")
print(df)
print('\n')
print(df['NUM_BEDROOMS'])
print('\n')
print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull())
print('\n')
# 使用dropna删除包含空数据的行
# 默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据
print('使用dropna删除包含空数据的行')
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())
print('\n')
print(df.to_string())
# 如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用 inplace = True 参数:
print('\n')
print('使用 inplace = True')
df.dropna(inplace=True)
print(df.to_string())
# 输出结果
# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104.0 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 100002000.0 197.0 LEXINGTON N 3 1.5 --
# 2 100003000.0 NaN LEXINGTON N NaN 1 850
# 3 100004000.0 201.0 BERKELEY 12 1 NaN 700
# 4 NaN 203.0 BERKELEY Y 3 2 1600
# 5 100006000.0 207.0 BERKELEY Y NaN 1 800
# 6 100007000.0 NaN WASHINGTON NaN 2 HURLEY 950
# 7 100008000.0 213.0 TREMONT Y 1 1 NaN
# 8 100009000.0 215.0 TREMONT Y na 2 1800
#
#
# 0 3
# 1 3
# 2 NaN
# 3 1
# 4 3
# 5 NaN
# 6 2
# 7 1
# 8 na
# Name: NUM_BEDROOMS, dtype: object
#
#
# 0 False
# 1 False
# 2 True
# 3 False
# 4 False
# 5 True
# 6 False
# 7 False
# 8 False
# Name: NUM_BEDROOMS, dtype: bool
#
#
# 使用dropna删除包含空数据的行
# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104.0 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 100002000.0 197.0 LEXINGTON N 3 1.5 --
# 8 100009000.0 215.0 TREMONT Y na 2 1800
#
#
# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104.0 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 100002000.0 197.0 LEXINGTON N 3 1.5 --
# 2 100003000.0 NaN LEXINGTON N NaN 1 850
# 3 100004000.0 201.0 BERKELEY 12 1 NaN 700
# 4 NaN 203.0 BERKELEY Y 3 2 1600
# 5 100006000.0 207.0 BERKELEY Y NaN 1 800
# 6 100007000.0 NaN WASHINGTON NaN 2 HURLEY 950
# 7 100008000.0 213.0 TREMONT Y 1 1 NaN
# 8 100009000.0 215.0 TREMONT Y na 2 1800
#
#
# 使用 inplace = True
# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104.0 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 100002000.0 197.0 LEXINGTON N 3 1.5 --
# 8 100009000.0 215.0 TREMONT Y na 2 1800我们可以看到，使用dropna()函数后，虽然会将有空值，NaN，na这些数据所在的行剔除掉🗑，个人认为这样非常的不友好🙅♂️，那么有其他办法不剔除掉吗？答案是有的。
Pandas库还给我们提供了一个fillna函数 我们可以使用它将那些空值，NaN替换让数据变得有意义。
python
"""
@Created on ： 2024/5/29 10:56
@creator ： er_nao
@File ：pandas_06_数据清洗.py
@Description ：
"""
import pandas as pd
df = pd.read_csv("../property-data.csv")
print('源数据')
print(df)
print('\n')
# 使用 mean() 方法计算列的均值并替换空单元格
print('使用fillna')
x = df['ST_NUM'].mean()
df['ST_NUM'].fillna(x, inplace=True)
print(df.to_string())
# 输出结果
# 源数据
# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104.0 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 100002000.0 197.0 LEXINGTON N 3 1.5 --
# 2 100003000.0 NaN LEXINGTON N NaN 1 850
# 3 100004000.0 201.0 BERKELEY 12 1 NaN 700
# 4 NaN 203.0 BERKELEY Y 3 2 1600
# 5 100006000.0 207.0 BERKELEY Y NaN 1 800
# 6 100007000.0 NaN WASHINGTON NaN 2 HURLEY 950
# 7 100008000.0 213.0 TREMONT Y 1 1 NaN
# 8 100009000.0 215.0 TREMONT Y na 2 1800
#
#
# 使用fillna
# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104.000000 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 100002000.0 197.000000 LEXINGTON N 3 1.5 --
# 2 100003000.0 191.428571 LEXINGTON N NaN 1 850
# 3 100004000.0 201.000000 BERKELEY 12 1 NaN 700
# 4 NaN 203.000000 BERKELEY Y 3 2 1600
# 5 100006000.0 207.000000 BERKELEY Y NaN 1 800
# 6 100007000.0 191.428571 WASHINGTON NaN 2 HURLEY 950
# 7 100008000.0 213.000000 TREMONT Y 1 1 NaN
# 8 100009000.0 215.000000 TREMONT Y na 2 1800大家可以看到，ST_NUM这一列计算了平均值，并且将之前的NaN也替换成了平均值。但是控制台的打印真的是这样吗？请看下图：
呀~~ 🦆🦆🦆 ，控制台居然有报红，我们程序员看到报红脑子第一个闪现的念头就是报错了。数据清洗还给洗出BUG了？那清洗还有什么意义。
经过分析，这不是报错，而是警告😡！ 意思就是我们的写法有问题呗。既然这样，我们就遵从人家的提示，就改吧。
这儿的意思就是让我们改成这种形式，好的。
咿？！神奇呦🧙。果然不爆红了。那么这两种写法到底有什么区别呢？
a写法: df.method({col: value}, inplace=True)
b写法: df[col].method(value, inplace=True)
这其实就是一个链式赋值问题的问题，当使用b写法的时候，Pandas它不知道到底是想在原始DataFrame上进行更改，还是想创建一个副本进行更改，所以就会引发我们控制台的这个异常。
而a写法它通常是对整个DataFrame应用一个方法，同时传入一个列名与值的映射，指定要修改的列和相应的值。
警醒 😅
原来写法的不同，会对结果产生这么意想不到的结果呀！下次注意注意啊 ☡☡☡
同样的，我们生活中也一样，我们在追求结果的同时，也得重视过程。🎢🎢🎢