Python Pandas - 用 0 替换 DataFrame 中的所有 NaN 元素
要替换 NaN 值,请使用该fillna()方法。假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开的带有一些 NaN 值的 CSV 文件 -
首先,导入所需的库 -
import pandas as pd
将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
使用以下方法将 NaN 值替换为 0 fillna()-
dataFrame.fillna(0)
示例
以下是代码
import pandas as pd输出结果#将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
#用 0 替换 NaN 值
res = dataFrame.fillna(0)
print("\nDataFrame after replacing NaN values...\n",res)
这将产生以下输出 -
DataFrame...Car Reg_Price Units
0 BMW 2500 100.0
1 Lexus 3500 NaN
2 Audi 2500 120.0
3 Jaguar 2000 NaN
4 Mustang 2500 110.0
DataFrame after replacing NaN values...
Car Reg_Price Units
0 BMW 2500 100.0
1 Lexus 3500 0.0
2 Audi 2500 120.0
3 Jaguar 2000 0.0
4 Mustang 2500 110.0
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