Pandy: jak zastąpić zero nan

Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby zastąpić zera wartościami NaN w ramce DataFrame pandy:

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

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: zamień zero na NaN w Pandach

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 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

Możemy użyć następującej składni, aby zastąpić każde zero w ramce danych wartością NaN:

 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

Należy zauważyć, że każde zero w każdej kolumnie ramki danych zostało zastąpione przez NaN.

Uwaga : Musimy użyć argumentu inplace=True , w przeciwnym razie zmiany nie zostaną wprowadzone do oryginalnej ramki DataFrame.

Powiązane: Jak zamienić wartości NaN na zero w Pandach

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak zastąpić określone wartości w Pandach
Jak filtrować ramkę danych Pandas według wartości kolumn
Jak wypełnić wartości NA dla wielu kolumn w Pandach