数据的准确性对于每一个数据分析工作者来说都是一个十分重要的问题。事实上，数据的有效性和准确性对于公司的财务报告、市场分析等方面都至关重要。但是，数据中存在的空值是影响数据准确性的一个主要因素。幸运的是，我们有许多工具和函数可以帮助我们排除空值并提高数据准确性，其中就包含了“isnull”函数。

什么是“isnull”？

“isnull”是一种被广泛用于SQL、Excel和Python等平台的函数，其作用是检测数据表格中的空值。空值是表格中的缺失值，通常用NULL、NA和NaN等表示。在进行数据分析时，我们需要对数据表格中的空值进行处理。通过使用“isnull”函数，我们可以方便地判断哪些数据值是空值，并对其进行相应的数据清理、数据填充或数据删除等操作。

如何使用“isnull”函数

在Python中，可以通过以下方式来使用“isnull”函数：

df.isnull()

其中，“df”代表的是我们要检测空值的数据表格。上述代码将返回一个布尔类型的数据表格，其中包含了原始数据表格中的每一个单元格是否为“Null”的信息。如果单元格是空值，则返回True；如果不是，则返回False。这个数据表格中的每一个单元格都可以看作是一个二进制数字，其中0代表False，1代表True。

例如，在以下数据表格中，我们要使用“isnull”函数来检测空值：

| Name | Age | Height |

| --------- | ---- | ------ |

| Alice | 25 | 1.67 |

| Bob | NaN | 1.75 |

| Charlie | 30 | 1.80 |

| David | 28 | NaN |

| Elizabeth | NaN | NaN |

这个数据表格中包含了一些空值。我们可以使用以下代码将其检测出来：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Elizabeth'],

'Age': [25, pd.np.nan, 30, 28, pd.np.nan],

'Height': [1.67, 1.75, 1.80, pd.np.nan, pd.np.nan]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.isnull())

上述代码的输出结果为：

| | Name | Age | Height |

|---|-------|-------|--------|

| 0 | False | False | False |

| 1 | False | True | False |

| 2 | False | False | False |

| 3 | False | False | True |

| 4 | False | True | True |

我们可以看到，由于数据表格中出现了空值，其对应的位置被标记为True。

如何排除空值

排除空值是数据分析的一个基本步骤。我们需要对含有空值的数据表格进行处理，以便在后续的分析工作中不会被干扰。在Python中，我们可以使用以下方式来排除空值：

df.dropna()

“dropna”函数是Python Pandas库中一个用于删除数据表格中的空值（“NaN”）的函数。这个函数能够将包含空值的行或列从数据表格中删除。特别地，可以使用以下表示方法来选择要删除的行或列：

df.dropna(axis=0) # 删除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列

例如，在上述的数据表格中，我们可以使用以下代码来删除含有空值的行：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Elizabeth'],

'Age': [25, pd.np.nan, 30, 28, pd.np.nan],

'Height': [1.67, 1.75, 1.80, pd.np.nan, pd.np.nan]}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.dropna()

print(df)

输出结果为：

| | Name | Age | Height |

|----|---------|-------|--------|

| 0 | Alice | 25.0 | 1.67 |

| 2 | Charlie | 30.0 | 1.80 |

我们可以看到，出现了空值的第2个和第4个行被删除了。

如何填充空值

在删除空值的过程中，有时候我们会因为丢失有用的数据而不希望将含有空值的行或列删除。此时，我们可以将这些空值进行填充。在Python中，使用以下代码即可进行空值填充：

df.fillna(x)

其中，“x”代表我们要填充的值。例如，我们可以用均值或众数来填充空值。

例如，在以下数据表格中，我们将使用随机模拟数据的方式创建一些空值：

import pandas as pd

import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=['A', 'B', 'C'])

data.loc[1:2, 'B'] = np.nan

data.loc[2, 'C'] = np.nan

print(data)

这个代码将创建一个4行3列的数据表格，其中含有一些随机的空值。例如，我们可以按照以下方式使用均值来填充空值：

data = data.fillna(data.mean())

print(data)

这个代码将使用均值来填充空值。输出结果为：

| | A | B | C |

|----------|-----------|-----------|-----------|

| 0 | -0.688427 | -0.123735 | 0.084230 |

| 1 | 2.174539 | 0.073565 | -0.247617 |

| 2 | -1.096966 | -0.025085 | 0.529847 |

| 3 | -1.780367 | -1.104608 | -1.615157 |

我们可以看到，被填充了的值恰好就是这一列的均值（对于“B”列）或整个数据表格的均值（对于“C”列）。

我们也可以使用其他方法来填充空值。例如：

- 使用中位数或众数来填充空值；

- 通过线性或多项式回归模型来预测空值；

- 使用其他列的值来填充空值等。

总结

数据表格中的空值是影响数据准确性的一个重要因素。通过使用“isnull”函数，我们可以方便地检测含有空值的单元格。随后，我们可以使用“dropna”函数来删除包含空值的行或列，或使用“fillna”函数来填充空值。通过这些方法，我们可以有效地提高数据的准确性和可靠性。