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Pandas 替换 NaN 值

替换Pandas DataFram中的 NaN 值

问题

NaN 代表 Not A Number,是表示数据中缺失值的常用方法之一。它是一个特殊的浮点值,不能转换为 float 以外的任何其他类型。NaN 值是数据分析中的主要问题之一。为了得到理想的结果,对 NaN 进行处理是非常必要的。

方法

用零替换Pandas DataFram中的 NaN 值的方法:

  • fillna(): 用于使用指定的方法填充 NA/NaN 值。
  • replace()dataframe.replace()函数用于替换字符串、正则表达式、列表、字典的简单方法。

下面以替换为0举例, 可以替换为任意值,依照个人情况考虑。关于上述两个函数的用法,可以参考官方链接,功能很强大。

替换 NaN 值的步骤

  • 对一列数据使用fillna()
df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)
  • 对一列数据使用replace
df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].replace(np.nan, 0)
  • 对整个数据使用fillna()
df.fillna(0)
  • 对整个数据使用replace
df.replace(np.nan, 0)

示例

  • 对一列数据使用fillna()
# importing librariesimport pandas as pdimport numpy as np  nums = {'Set_of_Numbers': [2, 3, 5, 7, 11, 13, np.nan, 19, 23, np.nan]}  # Create the dataframedf = pd.DataFrame(nums, columns =['Set_of_Numbers'])  # Apply the functiondf['Set_of_Numbers'] = df['Set_of_Numbers'].fillna(0)  # print the DataFramedf

pandas-replace-nan-1

  • 对一列数据使用replace()
# importing librariesimport pandas as pdimport numpy as np  nums = {'Car Model Number': [223, np.nan, 237, 195, np.nan, 575, 110, 313, np.nan, 190, 143,  np.nan],       'Engine Number': [4511, np.nan, 7570, 1565, 1450, 3786,                          2995, 5345, 7777, 2323, 2785, 1120]}  # Create the dataframedf = pd.DataFrame(nums, columns=['Car Model Number'])  # Apply the functiondf['Car Model Number'] = df['Car Model Number'].replace(np.nan, 0)  # print the DataFramedf

pandas-replace-nan-2

  • 对所有数据使用fillna()
# importing librariesimport pandas as pdimport numpy as np  nums = {'Number_set_1': [0, 1, 1, 2, 3, 5, np.nan, 13, 21, np.nan],       'Number_set_2': [3, 7, np.nan, 23, 31, 41, np.nan, 59, 67, np.nan],       'Number_set_3': [2, 3, 5, np.nan, 11, 13, 17, 19, 23, np.nan]}  # Create the dataframedf = pd.DataFrame(nums)  # Apply the functiondf = df.fillna(0)  # print the DataFramedf

pandas-replace-nan-3

  • 对所有数据使用replace()
# importing librariesimport pandas as pdimport numpy as np  nums = {         'Student Name': [ 'Shrek', 'Shivansh', 'Ishdeep', 'Siddharth', 'Nakul', 'Prakhar', 'Yash', 'Srikar', 'Kaustubh', 'Aditya',  'Manav', 'Dubey'],        'Roll No.': [ 18229, 18232, np.nan, 18247, 18136, np.nan, 18283, 18310, 18102, 18012, 18121, 18168],        'Subject ID': [204, np.nan, 201, 105, np.nan, 204, 101, 101, np.nan, 165, 715, np.nan],       'Grade Point': [9, np.nan, 7, np.nan, 8, 7, 9, 10, np.nan, 9, 6, 8]}# Create the dataframedf = pd.DataFrame(nums)  # Apply the functiondf = df.replace(np.nan, 0)  # print the DataFramedf

pandas-replace-nan-5

参考

来源地址:https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/128481675

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