Pandas : Comment remplacer inf par zéro

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour remplacer les valeurs inf et -inf par zéro dans un DataFrame pandas :

df.replace([np.inf, -np.inf], 0, inplace=True)

L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple : remplacez inf par Zero dans Pandas

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant qui contient des informations sur divers joueurs de basket-ball :

import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   'points': [18, np.inf, 19, np.inf, 14, 11, 20, 28],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, np.inf],
                   'rebounds': [np.inf, 8, 10, 6, 6, -np.inf, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team	points	assists	rebounds
0	A	18.0	5.0	inf
1	B	inf	7.0	8.0
2	C	19.0	7.0	10.0
3	D	inf	9.0	6.0
4	E	14.0	12.0	6.0
5	F	11.0	9.0	-inf
6	G	20.0	9.0	9.0
7	H	28.0	inf	12.0

Notez qu’il existe plusieurs valeurs inf et -inf dans le DataFrame.

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour remplacer ces valeurs inf et -inf par zéro :

#replace inf and -inf with zero
df.replace([np.inf, -np.inf], 0, inplace=True)

#view updated DataFrame
df

	team	points	assists	 rebounds
0	A	18.0	5.0	 0.0
1	B	0.0	7.0	 8.0
2	C	19.0	7.0	 10.0
3	D	0.0	9.0	 6.0
4	E	14.0	12.0	 6.0
5	F	11.0	9.0	 0.0
6	G	20.0	9.0	 9.0
7	H	28.0	0.0	 12.0

Notez que chacune des valeurs inf et -inf a été remplacée par zéro.

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction de remplacement dans pandas ici .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans les pandas :

Comment imputer les valeurs manquantes chez les pandas
Comment compter les valeurs manquantes chez les pandas
Comment remplir les valeurs NaN avec la moyenne chez les pandas