如何有效替换 Pandas DataFrame 中的 NaN 值？

替换 Dataframe 列中的 NaN 值

使用 Pandas Dataframe 时，遇到表示为 NaN（非数字）的丢失或无效数据）价值观可能是一个常见的挑战。这些值可能会阻碍数据处理和分析。为了解决这个问题，我们可以利用各种方法来替换这些 NaN 值。

一种有效的解决方案是使用 DataFrame.fillna() 或 Series.fillna() 方法。此方法提供了一种简单直接的方法来用指定值填充缺失值。例如：

df = df.fillna(0)

在此示例中，数据帧“df”中的所有 NaN 值都将替换为 0。如果需要，您还可以按列指定替换值：

df[1] = df[1].fillna(0)

或者，您可以使用特定于列的功能：

df = df.fillna({1: 0})

替换 NaN 值的其他方法包括：

• 使用 .replace 方法：此方法允许您将 NaN 替换为特定值或另一个列值。
• 将 NaN 转换为不同的数据类型：您可以转换在应用函数之前，将 NaN 转换为不同的数据类型，例如浮点或整数。
• 使用 .sparse 属性：此属性允许您操作稀疏数据，其中包括 NaN 值。

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