如何替换 Pandas DataFrame 列中的 NaN 值？

替换数据帧列中的 NaN 值

在数据帧列中遇到 NaN（非数字）值可能会导致错误应用函数。为了解决这个问题，Pandas 提供了一个方便的解决方案，使用 DataFrame.fillna() 或 Series.fillna()。

示例：

考虑“金额”列中具有 NaN 值的 Pandas Dataframe :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "itm": [420, 421, 421, 421, 421, 485, 485, 485, 485, 489, 489],
    "Date": ['2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16'],
    "Amount": [65211, 29424, 29877, 30990, 61303, 71781, np.nan, 11072, 113702, 64731, np.nan]
})

要将“金额”列中的 NaN 值替换为特定值，请使用fillna():

df["Amount"] = df["Amount"].fillna(0)

或者，您可以传递一个包含特定列所需替换值的字典：

df = df.fillna({
    "Amount": 0
})

这将替换“金额”列中的所有 NaN 值为 0。如果您想用不同的值替换 NaN 值，只需在字典中指定所需的替换即可。

以上是如何替换 Pandas DataFrame 列中的 NaN 值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！