Pandas: como substituir valores nan por uma string

Você pode usar os seguintes métodos para substituir valores NaN por strings em um DataFrame do pandas:

Método 1: Substitua os valores NaN por uma string em todo o DataFrame

 df. fillna ('', inplace= True )

Método 2: Substitua valores NaN por uma string em colunas específicas

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna ('')

Método 3: Substitua os valores NaN por uma string em uma coluna

 df. col1 = df. col1 . fillna ('')

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método com o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some NaN values
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [np.nan, 11, 7, 7, 8, 6, 14, 15],
                   ' assists ': [5, np.nan, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, np.nan, 6, 5, 9, np.nan]})

#view DataFrame
df

team points assists rebounds
0 A NaN 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 NaN
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 NaN

Método 1: Substitua os valores NaN por uma string em todo o DataFrame

O código a seguir mostra como substituir cada valor NaN em um DataFrame inteiro por uma string vazia:

 #replace NaN values in all columns with empty string
df. fillna ('', inplace= True )

#view updated DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 5.0 11.0
1 A 11.0 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0	
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7B 15.0 4.0	

Observe que cada valor NaN em cada coluna foi substituído por uma string vazia.

Método 2: Substitua valores NaN por uma string em colunas específicas

O código a seguir mostra como substituir valores NaN em colunas específicas por uma string específica:

 #replace NaN values in 'points' and 'rebounds' columns with 'none'
df[[' points ', ' rebounds ']] = df[[' points ', ' rebounds ']]. fillna (' none ')

#view updated DataFrame
df

        team points assists rebounds
0 A none 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 none
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 none	

Observe que os valores NaN nas colunas “pontos” e “rebotes” foram substituídos pela string “none”, mas os valores NaN na coluna “assistências” permaneceram inalterados.

Método 3: Substitua os valores NaN por uma string em uma coluna

O código a seguir mostra como substituir valores NaN em uma coluna por uma string específica:

 #replace NaN values in 'points' column with 'zero'
df. points = df. points . fillna (' zero ')

#view updated DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 To zero 5.0 11.0
1 A 11.0 NaN 8.0
2 A 7.0 7.0 10.0
3 A 7.0 9.0 NaN
4 B 8.0 12.0 6.0
5 B 6.0 9.0 5.0
6 B 14.0 9.0 9.0
7 B 15.0 4.0 NaN	

Observe que o valor NaN na coluna “pontos” foi substituído pela string “zero”, mas os valores NaN nas colunas “assistências” e “rebotes” permaneceram inalterados.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: como substituir valores em uma coluna com base na condição
Pandas: como substituir valores NaN por zero
Pandas: Como contar valores ausentes no DataFrame