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在人工採集資料時，經常有可能把空值和空格混在一起，一般也注意不到在本來為空的單元格裡加入了空格。這就給做資料處理的人帶來了麻煩，因為空值和空格都是代表的無資料，而pandas中series的方法notnull()會把有空格的資料也納入進來，這樣就不能完整地得到我們想要的資料了，這裡給出乙個簡單的方法處理該問題。既然我們認為空值和空格都代表無資料，那麼可以先得到這兩種情況下的布林陣列。
這裡，我們的dataframe型別的資料集為df，其中有乙個變數vin，那麼取得空值和空格的布林陣列為none_vin。然後通過該布林陣列，就能得到我們要的資料了。
df_null = df[none_vin]
df_not_null = df[~none_vin]
df_null = df[df["vin"].isnull()]
df_not_null = df[df["vin"].notnull()]
方法1的思路就是直接判定是否為空格，把空格納入到選擇中來。方法2的思路是先把空格轉換為nan，然後正常使用.isnull()或.notnull()來得到我們想要的資料
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