Pandas: 0을 nan으로 바꾸는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame에서 0을 NaN 값으로 바꿀 수 있습니다.

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

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 0을 NaN으로 바꾸기

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 각 0을 NaN 값으로 바꿀 수 있습니다.

 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

DataFrame의 각 열에 있는 각 0은 NaN으로 대체되었습니다.

참고 : inplace=True 인수를 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 원본 DataFrame이 변경되지 않습니다.

관련 항목: Pandas에서 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 특정 값을 바꾸는 방법
열 값으로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법
Pandas의 여러 열에 대한 NA 값을 채우는 방법