前一段时间在用Pandas处理数据的时候，遇到空值Null的时候出了一些匪夷所思的结果。后来发现是因为Pandas版本太低导致的。这篇博文只是想把遇到的一些问题整理出来，但是会使用Pandas最新版本(Pandas V1.1.5)

1. pandas中的NULL值及其判断

1) 首先Pandas中提供了专门的函数对空值进行判断，具体有isnull()、notnull()。 对于isnull()函数，如果元素为空值，而返回True。notnull()函数反之。如图1

从图1中的结果可以看出，Pands会把np.nan、None以及数据缺失认为为NULL。这里要说明一下，无论是Pandas包里的运算，还是Python中的其他语句，都不能使用==进行空值判断。比如，针对图1中的a变量进行如图2中的运算，从结果上看，其运算结果均为False，所以==识别不出空值。pandas中有一个函数isin()，也不建议大家用这个函数来判断数据中是否包含空值? 可以参看博文https://blog.csdn.net/yeshang_lady/article/details/112207877

在Python中，判断一个变量是否为空，需要用到is。具体如图3

2）虽然np.nan和None都是空值，但是这两个变量类型不同。np.nan为float类型，而None为NoneType。下面我们将a变量中的各个元素的类型输出出来(图3)

DataFrame或Series中含有空值，进行运算时如果稍不注意会导致错误，下面简单看个小例子(图5)

但这里要说明一点，如果DataFrame中的某一列或Series中的数据为数值类型，那么None会被转化成np.nan,若为Object类型，则None和np.nan保持各自类型。如图6

2 涉及空值的计算

1) 对于Object类型的数据，尽可能使用Pandas给String提供的accessor。比如求字符串长度可以用图7解决。

如果有定制化需求需要自定义函数时，需要在自定义函数体中处理空值。图7中的代码可以用如下自定义代码实现。

2) 对于数值型数据，空值和任何数据进行数值运算结果仍为空值，一般不需要特殊处理。但如果要把数值型数据强制转化为字符串时，空值会被转化成“nan”(图9)，这个要不要特殊处理，自行决定