Автор оригинала: Python Examples.
Замените значения NAN с нулем в PandaS DataFrame
Вы можете заменить значения NAN с 0 в PandaS DataFrame с использованием метода dataframe.fillna (). Пройдите нулю в качестве аргумента для Fillna () и вызовите этот метод на DataFrame, в котором вы хотите заменить значения NAN ноль.
Метод Fillna () Возвращает новое значение DataFrame с значениями NAN, замененными указанным значением.
Образец кода фрагмент
Ниже приведен примерный фрагмент кода для замены значения NAN с 0.
df = df.fillna(0)
Пример 1. Замените значения NAN 0 в DataFrame
В следующей программе Python мы берем dataframe с некоторыми значениями как nan (numpy.nan). Затем мы будем использовать метод Fillna () для замены этих numpy.nan значения с нулем.
Python Program
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
[[np.nan, 72, 67],
[23, 78, 62],
[32, 74, np.nan],
[np.nan, 54, 76]],
columns=['a', 'b', 'c'])
print('Original DataFrame\n', df)
df = df.fillna(0)
print('\nModified DataFrame\n', df) Выход
Все значения NAN через DataFrame заменены на 0.
Пример 2: Замените значения NAN 0 в указанные столбцы DataFrame
Вы также можете заменить значения NAN 0, только в определенных столбцах. В следующем примере программа демонстрирует, как заменить numpy.nan значений с 0 для столбца ‘ А ‘.
Python Program
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
[[np.nan, 72, 67],
[23, 78, 62],
[32, 74, np.nan],
[np.nan, 54, 76]],
columns=['a', 'b', 'c'])
print('Original DataFrame\n', df)
df['a'] = df['a'].fillna(0)
print('\nModified DataFrame\n', df) Выход
Резюме
В этом руководстве примеров Python мы узнали, как заменить значения NAN с 0 в DataFrame.