Come sostituire i valori nan con zero in panda

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

Metodo 1: sostituisci i valori NaN con zero in una colonna

 df[' col1 '] = df[' col1 ']. fillna (0)

Metodo 2: sostituisci i valori NaN con zero in più colonne

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna (0)

Metodo 3: sostituisci i valori NaN con zero in tutte le colonne

 df = df. fillna (0)

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascuno di questi metodi con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd
import numpy as np

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

#view 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

Metodo 1: sostituisci i valori NaN con zero in una colonna

Il codice seguente mostra come sostituire i valori NaN con zero solo nella colonna “aiuta”:

 #replace NaN values with zero in 'assists' column
df[' assists '] = df[' assists ']. fillna (0)

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 NaN 0.0 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 0.0 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

Tieni presente che i valori NaN nella colonna “assist” sono stati sostituiti con zero, ma i valori NaN in ogni altra colonna rimangono ancora.

Metodo 2: sostituisci i valori NaN con zero in più colonne

Il codice seguente mostra come sostituire i valori NaN con zero nelle colonne “punti” e “assist”:

 #replace NaN values with zero in 'points' and 'assists' column
df[[' points ', ' assists ']] = df[[' points ', ' assists ']]. fillna (0)

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 0.0 0.0 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 0.0 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

Metodo 3: sostituisci i valori NaN con zero in tutte le colonne

Il codice seguente mostra come sostituire i valori NaN con zero in ciascuna colonna del DataFrame:

 #replace NaN values with zero in all columns
df = df. fillna (0)

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 0.0 0.0 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 0.0 6.0
4 19.0 12.0 6.0
5 23.0 9.0 0.0
6 25.0 9.0 9.0
7 29.0 4.0 0.0

Risorse addizionali

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

Come sostituire valori specifici in Panda
Come filtrare un Pandas DataFrame in base ai valori delle colonne
Come riempire i valori NA per più colonne in Panda