删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据。
（1）清理无效数据
df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象（掩码对象），进而筛选出我们需要的特定数据。
df[df.notnull()]
df.dropna() #将所有含有nan项的row删除
df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除
df.dropna(how='ALL') #将全部项都是nan的row删除
此处：print( data.dropna()) 和 print(data[data.notnull()]) 结果一样
（2）填充无效值
df.fillna(0)
df.fillna({1:0, 2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给Na
注意：凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；
而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）。
（3）astype函数的使用：数据类型转换
df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64)
DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。