如何在熊猫数据框架的一列中用零替换NaN值?

我有一个熊猫数据框架如下:

      itm Date                  Amount 
67    420 2012-09-30 00:00:00   65211
68    421 2012-09-09 00:00:00   29424
69    421 2012-09-16 00:00:00   29877
70    421 2012-09-23 00:00:00   30990
71    421 2012-09-30 00:00:00   61303
72    485 2012-09-09 00:00:00   71781
73    485 2012-09-16 00:00:00     NaN
74    485 2012-09-23 00:00:00   11072
75    485 2012-09-30 00:00:00  113702
76    489 2012-09-09 00:00:00   64731
77    489 2012-09-16 00:00:00     NaN

当我尝试应用一个函数到金额列，我得到以下错误:

ValueError: cannot convert float NaN to integer

我尝试使用数学模块中的.isnan应用一个函数我已经尝试了pandas .replace属性我尝试了pandas 0.9中的.sparse data属性我还尝试了在函数中if NaN == NaN语句。我也看了这篇文章我如何替换NA值与零在一个R数据框架?同时看一些其他的文章。我尝试过的所有方法都不起作用或不能识别NaN。任何提示或解决方案将不胜感激。

当前回答

这对我有用，但没人提过。会有什么问题吗?

df.loc[df['column_name'].isnull(), 'column_name'] = 0

2021-03-31 03:24:29

其他回答

您还可以使用字典来填充DataFrame中特定列的NaN值，而不是用一些oneValue填充所有DF。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
df.fillna( {
        'column1': 'Write your values here',
        'column2': 'Write your values here',
        'column3': 'Write your values here',
        'column4': 'Write your values here',
        .
        .
        .
        'column-n': 'Write your values here'} , inplace=True)

2019-07-16 20:02:37

这对我有用，但没人提过。会有什么问题吗?

df.loc[df['column_name'].isnull(), 'column_name'] = 0

2021-03-31 03:24:29

用不同的方法替换不同列中的nan:

   replacement= {'column_A': 0, 'column_B': -999, 'column_C': -99999}
   df.fillna(value=replacement)

2020-03-24 23:38:37

考虑到上表中的特定列Amount是整数类型。以下是一个解决方案:

df['Amount'] = df.Amount.fillna(0).astype(int)

类似地，你可以用各种数据类型来填充它，比如float, str等等。

特别地，我会考虑datatype来比较同一列的不同值。

2019-02-26 11:21:03

如果要将其转换为pandas数据框架，也可以使用fillna来完成。

import numpy as np
df=np.array([[1,2,3, np.nan]])

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(df)
df.fillna(0)

这将返回以下内容:

     0    1    2   3
0  1.0  2.0  3.0 NaN
>>> df.fillna(0)
     0    1    2    3
0  1.0  2.0  3.0  0.0

2019-05-15 18:20:57

如何在熊猫数据框架的一列中用零替换NaN值?

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