如何在 Pandas DataFrame 的列中将所有 NaN 值替换为零

Ahmed Waheed 2023年1月30日 2020年6月9日

Pandas Pandas NaN

df.fillna() 方法将所有 NaN 值替换为零
df.replace() 方法

当我们处理大型数据集时，有时数据集中会有 NaN 值要用某个平均值或合适的值替换。例如，你有一个学生评分列表，有些学生没有参加测验，因此系统自动输入了 NaN 而不是 0.0。下面列出了完成此任务的不同方法。

在以下各节中，我们将使用相同的 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Oliver', 'Harry', 'George', 'Noah'],
        'percentage': [90, 99, 50, 65],
        'grade': [88, np.nan, 95,np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

以下是等级为 NaN 的 DataFrame。

     name  percentage  grade
0  Oliver          90   88.0
1   Harry          99    NaN
2  George          50   95.0
3    Noah          65    NaN

`df.fillna()` 方法将所有 NaN 值替换为零

让我们借助 df.fillna() 方法替换 NaN 值。

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Oliver', 'Harry', 'George', 'Noah'],
        'percentage': [90, 99, 50, 65],
        'grade': [88, np.nan, 95,np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.fillna(0)
print(df)

以下是将 NaN 替换为 0 的输出。

     name  percentage  grade
0  Oliver          90   88.0
1   Harry          99    0.0
2  George          50   95.0
3    Noah          65    0.0

df.fillna() 方法用给定值填充 NaN 值。它不会更改对象数据，但默认情况下会返回一个新的 DataFrame，除非将 inplace 参数设置为 True。

我们可以通过设置 inplace 参数为 True 来重写上述代码。

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Oliver', 'Harry', 'George', 'Noah'],
        'percentage': [90, 99, 50, 65],
        'grade': [88, np.nan, 95,np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

`df.replace()` 方法

此方法与 df.fillna() 相同，将 NaN 替换为 0。df.replace() 也可用于替换其他数字。让我们看一下代码。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    data = {'name': ['Oliver', 'Harry', 'George', 'Noah'],
            'percentage': [90, 99, 50, 65],
            'grade': [88, np.nan, 95,np.nan]}
    df = pd.DataFrame(data)
    nan_replaced = df.replace(np.nan,0)
    print(nan_replaced)

以下是输出。

     name  percentage  grade
0  Oliver          90   88.0
1   Harry          99    0.0
2  George          50   95.0
3    Noah          65    0.0

df.fillna() 方法将所有 NaN 值替换为零

df.replace() 方法

相关文章 - Pandas NaN

`df.fillna()` 方法将所有 NaN 值替换为零

`df.replace()` 方法