最近搞数据时发现，缩尾时本来是空值或者无效值的地方被填补了数据。传统的研究会将空值剔除后再进行缩尾，但一些不需要剔除空值的数据集需要剔除极端值，因而不能省略缩尾。结合自己的操作经验做些记录：
以保存在Excel中的数据为例：
from scipy.stats.mstats import winsorize
import pandas as pd
df = pd.read_excel('Excel.xlsx', engine='openpyxl', header=0)
df_list=["a","b","c"]#需要进行缩尾的列名
1：直接应用Winsorize，不考虑空值和无效值，缩尾结果可能导致部分空值被填充数据
for i in df_list():
df[i]=winsorize(df[i],limits=[0.01, 0.01])#对指定列中的连续数据进行1%和99%的缩尾（Winsorize）处理
2.1：屏蔽空值和无效值，仅对其他值进行Winsorize处理，缩尾结果不改变原来的空值和无效值
for i in df_list():
df[i]=np.where(df[i].isnull(), np.nan, winsorize(np.ma.masked_invalid(df[i]),limits=(0.01,0.01)))
#np.where(condition, x, y),满足condition是x，否则y
#此处判断是否空值，是的话为空，否的话进行屏蔽空值和无效值的1%和99%缩尾处理
2.2：winsorize提供的参数，但这个方法我没有成功…仅供参考
for i in df_list():
df[i]=winsorize(df[i],limits=[0.01, 0.01], nan_policy='omit')
3：屏蔽空值和无效值，对所有值进行Winsorize处理，缩尾结果不改变原来的空值和无效值，与方法2的区别在于方法3没有改变需要缩尾的数据长度
for i in df_list():
mask = df[i].notna()
df.loc[mask,i] = winsorize(df[i].loc[mask],limits=[0.01, 0.01])
#这个mask就是一个bool index,指示哪些位置上是nan
#比如一列数据是[1, NaN, 2],如果用df['A'].isnan()得到的就是一个[False, True, False]的数组
#这个数组就是所谓的mask，它可以把dataframe中的特定数据挑出来
我碰到后续描述性统计有负无穷值的问题，因而将其替换为空值
#如果需要将无穷值换为空值 df=df.replace(-np.Inf,np.NaN)
（在此鸣谢不厌其烦给我提供参考的张老师、李老师、孙老师！）
参考文章：
1.Winsorize的正确方法但在Python中忽略nan
2.有关numpy.ma.masked_invalid的用法
总结
