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Python中的None与 NULL(即空字符)的区别
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1、是不同的一种数据类型
表示该值是一个空对象，空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
你可以将None赋值给任何变量，也可以将任何变量赋值给一个None值得对象
2、判断的时候 均是False
3、属性不同
使用dir()函数返回参数的属性、方法列表。如果参数包含方法dir()，该方法将被调用。如果参数不包含dir()，该方法将最大限度地收集参数信息。
第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。
获取外部数据
python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
导入数据表
下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的
官方文档。
1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。
1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),
3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],
4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],
5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],
6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。
数据表检查
python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。
数据维度(行列)
Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。
1 #查看数据表的维度
2 df.shape
3 (6, 6)
数据表信息
使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。
1 #数据表信息
2 df.info()
4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’
5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
6 Data columns (total 6 columns):
7 id 6 non-null int64
8 date 6 non-null datetime64[ns]
9 city 6 non-null object
10 category 6 non-null object
11 age 6 non-null int64
12 price 4 non-null float64
13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)
14 memory usage: 368.0 bytes
查看数据格式
Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。
Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。
1#查看数据表各列格式
2df.dtypes
3
4id int64
5date datetime64[ns]
6city object
7category object
8age int64
9price float64
10dtype: object
11
12#查看单列格式
13df[‘B’].dtype
14
15dtype(‘int64’)
查看空值
Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。
Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。
df_isnull
1#检查特定列空值
2df[‘price’].isnull()
3
40 False
51 True
62 False
73 False
84 True
95 False
10Name: price, dtype: bool
查看唯一值
Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。
Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。
1 #查看 city 列中的唯一值
2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)
查看数据表数值
Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。
1#查看数据表的值
2df.values
3
4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,
5 1200.0],
6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],
7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,
8 2133.0],
9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,
10 5433.0],
11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,
12 nan],
13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,
14 4432.0]], dtype=object)
查看列名称
Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。
1 #查看列名称
2 df.columns
3
4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)
查看前 10 行数据
Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。
1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)
Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。
1#查看最后 3 行df.tail(3)
统计data里每一列是否有空值：
data.isnull().any()
统计data里每一列空值的个数：
data.isnull().any().sum()
但是有的时候，明明有空值却统计不出来。
最近我遇到的数据，空值的填充是null，这个需要转化一下才可以用上面的函数。
data = data.replace('null',np.NaN)
然后你再继续用data.isnull().any()，ata.isnull().any().sum()就没问题了。
如果这么做，你的问题还没解决，查看你的缺失值的填充是什么，用np.NaN替代。、
另外的方法：
np.any(np.isnan(data))
np.all(np.isfinite(data))
可以直接把函数放到if后面当作条件，如果为空的话判断结果是false,例如：
def test():
return None
if test():
print True
else:
print False
空行一般指的是只有空白字符的行，或者是空字符串的行。即仅包含空格，\t(制表符),\n（换行符）。
python中字符串有个函数是strip()即删除头尾的特定字符的函数，当不传参数是表示为删除空白字符。因此可以用这个函数对字符串使用，当删除空白字符后是空字符串，那么这行就是空行。代码如下。
astr='\t\n\t\n'
print(astr)
if astr.strip()=='':
print('this is a blank string')不明白可追问。
在进行数据处理时，如果数据简单，数量不多，excel是大家的首选。但是当数据众多，类型复杂，需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时，python会更加方便。借助python中的numpy和pandas库，它能快速完成各种任务，包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等。接下来几篇文章，将以excel为参照，介绍python中数据的处理。
提到pandas，那就不得不提两类重要的数据结构，Series和DataFrame，这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上。与array相比，Series是一个一维的数据集，但是每个数据元素都带有一个索引，有点类似于字典。而DataFrame在数组的基础上，增加了行索引和列索引，类似于Series的字典，或者说是一个列表集。
所以在数据处理前，要安装好numpy , pandas。接下来就看看如何完成一套完整的数据操作。
创建数据表的方法分两种，分别是从外部导入数据，以及直接写入数据。
在python中，也可外部导入xlsx格式文件，使用read_excel()函数：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))
print data
输出：
Gene Size Function
0 arx1 411 NaN
1 arx2 550 monooxygenase
2 arx3 405 aminotransferase
……
即：调用pandas中read_excel属性，来读取文件test.xlsx，并转换成DataFrame格式，赋给变量data。在每一行后，自动分了一个索引值。除了excel，还支持以下格式文件的导入和写入：
Python写入的方法有很多，但还是不如excel方便。常用的例如使用相等长度的字典或numpy数组来创建：
data1 = DataFrame(
{'Gene':['arx1','arx2','arx3'],
'Size':[411,550,405],
'Func':[np.NaN,'monooxygenase','aminotransferase ']})
print data1
输出
Func Gene Size
0 NaN arx1 411
1 monooxyg arx2 550
2 amino arx3 405
分配一个行索引后，自动排序并输出。
在python中，可以使用info()函数查看整个数据的详细信息。
print data.info()
输出
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 3 columns):
Gene 7 non-null object
Size 7 non-null int64
Function 5 non-null object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 240.0+ bytes
None
此外，还可以通过shape, column, index, values, dtypes等函数来查看数据维度、行列组成、所有的值、 数据类型：
print data1.shape
print data1.index
print data1.columns
print data1.dtypes
输出
(3, 3)
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
Index([u'Func', u'Gene', u'Size'], dtype='object')
Func object
Gene object
Size int64
dtype: object
在excel中可以按“F5”，在“定位条件”中选择“空值”，选中后，输入替换信息，再按“Ctrl+Enter”即可完成替换。
在python中，使用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失, 包含空值返回True，不包含则返回False。
pd.isnull(data1)
pd.notnull(data1)
也可以使用函数的实例方法，以及加入参数，对某一列进行检查：
print data1['Func'].isnull()
输出
Func Gene Size
0 True False False
1 False False False
2 False False False
再使用fillna对空值进行填充：
data.fillna(value=0)
#用0来填充空值
data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())
#用data1中Size列的平均值来填充空值
data['Func']=data['Func'].map(str.strip)
#清理Func列中存在的空格
Excel中可以按“Ctrl+F”，可调出替换对话框，替换相应数据。
Python中，使用replace函数替换：
data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')
将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase'。
Excel中，通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值。
Python中，使用unique函数查看：
print data['Func'].unique()
输出
[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']
Excel中，通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写。
Python中也有同名函数：
data1['Gene'].str.lower()
Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值。
Python中，可以通过drop_duplicates函数删除重复值：
print data['Func'].drop_duplicates()
输出
0 NaN
1 monooxygenase
2 aminotransferase
3 methyltransferase
Name: Func, dtype: object
还可以设置“ keep=’last’ ”参数，后出现的被保留，先出现的被删除：
print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')
输出
2 aminotransferase
3 methyltransferase
6 monooxygenase
8 NaN
Name: Func, dtype: object
内容参考：
Python For Data Analysis
蓝鲸网站分析博客，作者蓝鲸（王彦平）