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

#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)

输出结果

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

以上是 Python Pandas - 用 0 替换 DataFrame 中的所有 NaN 元素 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/363183.html

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