パンダ: ゼロを nan に置き換える方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame でゼロを NaN 値に置き換えることができます。

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

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas でゼロを NaN に置き換えます

次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、DataFrame 内の各ゼロを NaN 値に置き換えることができます。

 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

DataFrame の各列の各ゼロが NaN に置き換えられていることに注意してください。

注: 引数inplace=Trueを使用する必要があります。そうしないと、元のデータフレームに変更が加えられません。

関連: Pandas で NaN 値をゼロに置き換える方法

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandasで特定の値を置き換える方法
Pandas DataFrame を列値でフィルタリングする方法
Pandasの複数の列にNA値を入力する方法