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Pandas替换NaN值的方法实现

 更新时间：2023年01月16日 11:11:48   作者：uncle_ll  
本文主要介绍了Pandas替换NaN值的方法实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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 libraries
import pandas as pd
import numpy as np
  
nums = {'Set_of_Numbers': [2, 3, 5, 7, 11, 13, np.nan, 19, 23, np.nan]}
  
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame(nums, columns =['Set_of_Numbers'])
  
# Apply the function
df['Set_of_Numbers'] = df['Set_of_Numbers'].fillna(0)
  
# print the DataFrame
df

pandas-replace-nan-1

对一列数据使用replace()

# importing libraries
import pandas as pd
import 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 dataframe
df = pd.DataFrame(nums, columns=['Car Model Number'])
  
# Apply the function
df['Car Model Number'] = df['Car Model Number'].replace(np.nan, 0)
  
# print the DataFrame
df

pandas-replace-nan-2

对所有数据使用fillna()

# importing libraries
import pandas as pd
import 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 dataframe
df = pd.DataFrame(nums)
  
# Apply the function
df = df.fillna(0)
  
# print the DataFrame
df

pandas-replace-nan-3

对所有数据使用replace()

# importing libraries
import pandas as pd
import 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 dataframe
df = pd.DataFrame(nums)
  
# Apply the function
df = df.replace(np.nan, 0)
  
# print the DataFrame
df

pandas-replace-nan-5

参考

https://www.heywhale.com/mw/project/5d86eced8499bc002c108cc8
https://www.geeksforgeeks.org/replace-nan-values-with-zeros-in-pandas-dataframe/
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html

到此这篇关于Pandas替换NaN值的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关Pandas替换NaN值的方法实现内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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