Panda's: hoe vervang je nan door geen

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om NaN- waarden te vervangen door Geen in een pandas DataFrame:

 df = df. replace (np. nan , None )

Deze functie is met name handig wanneer u een Panda DataFrame moet exporteren naar een database die Geen gebruikt om ontbrekende waarden weer te geven in plaats van NaN .

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld: vervang NaN door Geen in Panda’s

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [5, 6, 8, np.nan, 4, 15, 13],
                   ' B ': [np.nan, 12, np.nan, 10, 23, 6, 4],
                   ' C ': [2, 7, 6, 3, 2, 4, np.nan],
                   ' D ': [5, np.nan, 6, 15, 1, np.nan, 4]})

#view DataFrame
print (df)

      ABCD
0 5.0 NaN 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 NaN
2 8.0 NaN 6.0 6.0
3 NaN 10.0 3.0 15.0
4 4.0 23.0 2.0 1.0
5 15.0 6.0 4.0 NaN
6 13.0 4.0 NaN 4.0

Merk op dat er meerdere NaN- waarden in het DataFrame zijn.

Om elke NaN -waarde te vervangen door Geen , kunnen we de volgende syntaxis gebruiken:

 #replace all NaN values with None
df = df. replace (np. nan , None )

#view updated DataFrame
print (df)

      ABCD
0 5.0 None 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 None
2 8.0 None 6.0 6.0
3 None 10.0 3.0 15.0
4 4.0 23.0 2.0 1.0
5 15.0 6.0 4.0 None
6 13.0 4.0 None 4.0

Merk op dat elke NaN in elke kolom van het DataFrame is vervangen door Geen .

Houd er rekening mee dat als u in een bepaalde kolom alleen NaN- waarden wilt vervangen door Geen , u de volgende syntaxis kunt gebruiken:

 #replace NaN values with None in column 'B' only
df[' B '] = df[' B ']. replace (np. nan , None )

#view updated DataFrame
print (df)

      ABCD
0 5.0 None 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 NaN
2 8.0 None 6.0 6.0
3 NaN 10.0 3.0 15.0
4 4.0 23.0 2.0 1.0
5 15.0 6.0 4.0 NaN
6 13.0 4.0 NaN 4.0

Houd er rekening mee dat de NaN- waarden alleen in kolom „B“ zijn gewijzigd in Geen .

Gerelateerd: NaN-waarden vervangen door nul in Panda’s

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:

Hoe specifieke waarden in Panda’s te vervangen
Hoe u een Pandas DataFrame filtert op kolomwaarden
Hoe NA-waarden voor meerdere kolommen in Panda’s te vullen