问题描述
我相信DataFrame.fillna()会为你做到这一点。
例：
In [7]: df
Out[7]:
0 1
0 NaN NaN
1 -0.494375 0.570994
2 NaN NaN
3 1.876360 -0.229738
4 NaN NaN
In [8]: df.fillna(0)
Out[8]:
0 1
0 0.000000 0.000000
1 -0.494375 0.570994
2 0.000000 0.000000
3 1.876360 -0.229738
4 0.000000 0.000000
要仅将NaN填入一列，请仅选择该列。在这种情况下，我使用inplace = True实际更改df的内容。
In [12]: df[1].fillna(0, inplace=True)
Out[12]:
0 0.000000
1 0.570994
2 0.000000
3 -0.229738
4 0.000000
Name: 1
In [13]: df
Out[13]:
0 1
0 NaN 0.000000
1 -0.494375 0.570994
2 NaN 0.000000
3 1.876360 -0.229738
4 NaN 0.000000
解决方法
我有一个数据框如下
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
当我尝试将一个函数应用于“金额”列时，出现以下错误。
ValueError: cannot convert float NaN to integer
我已经尝试过使用数学模块中的.isnan来应用函数。我已经尝试过pandas .replace属性。我已经尝试过pandas 0.9的.sparse data属性。我还尝试过在函数中使用NaN == NaN语句。我还看了这篇文章如何在R数据帧中用零替换NA值？同时查看其他文章。我尝试过的所有方法均无效或无法识别NaN。任何提示或解决方案将不胜感激。