在处理数据的时候，需要对数据进行一个清洗过程。清洗操作包括：空白行的删除、数据完整性检验、数据填充、插值等内容。

下面是数据清洗过程中使用的具体方法

删除缺失值

DataFrame.dropna 方法用于删除含有缺失值的行或列，关键参数：axis 和how。

axis
表示轴向，0 为行，1 为列，默认 0。

how
表示删除形式，how = 'any' 表示只要有缺失值就删除；how='all' 表示全为缺失值才删除。

检测缺失值

DataFrame.isnull() 识别缺失值，返回包含True和False的 DataFrame。
DataFrame.notnull() 方法识别非缺失值，返回包含True和False的 DataFrame。
上述两方法结合sum函数可用于检测数据序列中缺失值的分布情况。

填充缺失值

DataFrame.fillna 方法能用指定值替换缺失值。关键参数：value、method和axis。

value
表示指定的填充值。

method
method = 'bfill'后向填充，用后面的非缺失值填充；
method = 'ffill'前向填充，用前面的非缺失值填充。

axis
表示操作轴向，默认1（列）。

拉格朗日插值

from scipy.interpolate import lagrange
formula = lagrange(x,y)#formula是通过lagrange方法生成的公式，x和y为数据序列
ins_y = formula(ins_x)#ins_x为缺失值所在位置，ins_y为插值结果。

线性插值

from scipy.interpolate import interp1d#1是数字一
formula = interp1d(x,y,kind = 'linear')#formula是通过linear方法生成的公式，x和y为数据序列
ins_y = formula(ins_x)#ins_x为缺失值所在位置，ins_y为插值结果。