Pandas: so ersetzen sie null durch nan

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Nullen durch NaN-Werte in einem Pandas-DataFrame zu ersetzen:

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

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Ersetzen Sie Null durch NaN in Pandas

Angenommen, wir haben den folgenden 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

Wir können die folgende Syntax verwenden, um jede Null im DataFrame durch einen NaN-Wert zu ersetzen:

 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

Beachten Sie, dass jede Null in jeder Spalte des DataFrame durch NaN ersetzt wurde.

Hinweis : Wir müssen das Argument inplace=True verwenden, sonst werden die Änderungen nicht am ursprünglichen DataFrame vorgenommen.

Verwandt: So ersetzen Sie NaN-Werte in Pandas durch Null

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So ersetzen Sie bestimmte Werte in Pandas
So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach Spaltenwerten
So füllen Sie NA-Werte für mehrere Spalten in Pandas