Pandas：如何用 nan 替换零

您可以使用以下基本语法将 pandas DataFrame 中的零替换为 NaN 值：

 df. replace (0, np. nan , inplace= True )

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：在 Pandas 中用 NaN 替换零

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 0, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 0, 7, 0, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 0, 9, 0]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25 5 11
1 0 0 8
2 15 7 10
3 14 0 6
4 19 12 6
5 23 9 0
6 25 9 9
7 29 4 0

我们可以使用以下语法将 DataFrame 中的每个零替换为 NaN 值：

 import numpy as np

#replace all zeros with NaN values
df. replace (0, np. nan , inplace= True )

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 NaN NaN 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 NaN 6.0
4 19.0 12.0 6.0
5 23.0 9.0 NaN
6 25.0 9.0 9.0
7 29.0 4.0 NaN

请注意，DataFrame 每一列中的每个零都已替换为 NaN。

注意：我们必须使用参数inplace=True否则不会对原始 DataFrame 进行更改。

相关：如何在 Pandas 中用零替换 NaN 值

其他资源

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如何按列值过滤 Pandas DataFrame
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