Panda: come sostituire i valori nan con una stringa

È possibile utilizzare i seguenti metodi per sostituire i valori NaN con stringhe in un DataFrame panda:

Metodo 1: sostituisci i valori NaN con una stringa in tutto il DataFrame

 df. fillna ('', inplace= True )

Metodo 2: sostituisci i valori NaN con una stringa in colonne specifiche

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna ('')

Metodo 3: sostituisci i valori NaN con una stringa in una colonna

 df. col1 = df. col1 . fillna ('')

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some NaN values
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [np.nan, 11, 7, 7, 8, 6, 14, 15],
                   ' assists ': [5, np.nan, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, np.nan, 6, 5, 9, np.nan]})

#view DataFrame
df

team points assists rebounds
0 A NaN 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 NaN
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 NaN

Metodo 1: sostituisci i valori NaN con una stringa in tutto il DataFrame

Il codice seguente mostra come sostituire ciascun valore NaN in un intero DataFrame con una stringa vuota:

 #replace NaN values in all columns with empty string
df. fillna ('', inplace= True )

#view updated DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 5.0 11.0
1 A 11.0 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0	
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7B 15.0 4.0	

Tieni presente che ciascun valore NaN in ciascuna colonna è stato sostituito con una stringa vuota.

Metodo 2: sostituisci i valori NaN con una stringa in colonne specifiche

Il codice seguente mostra come sostituire i valori NaN in colonne specifiche con una stringa specifica:

 #replace NaN values in 'points' and 'rebounds' columns with 'none'
df[[' points ', ' rebounds ']] = df[[' points ', ' rebounds ']]. fillna (' none ')

#view updated DataFrame
df

        team points assists rebounds
0 A none 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 none
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 none	

Da notare che i valori NaN nelle colonne “punti” e “rimbalzi” sono stati sostituiti con la stringa “none”, ma i valori NaN nella colonna “assist” sono rimasti invariati.

Metodo 3: sostituisci i valori NaN con una stringa in una colonna

Il codice seguente mostra come sostituire i valori NaN in una colonna con una stringa specifica:

 #replace NaN values in 'points' column with 'zero'
df. points = df. points . fillna (' zero ')

#view updated DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 To zero 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 NaN
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 NaN	

Da notare che il valore NaN nella colonna “punti” è stato sostituito con la stringa “zero”, ma i valori NaN nelle colonne “assist” e “rimbalzi” sono rimasti invariati.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Panda: come sostituire i valori in una colonna in base alla condizione
Panda: come sostituire i valori NaN con zero
Panda: come contare i valori mancanti in DataFrame