Pandas: как заменить ноль на nan

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для замены нулей значениями NaN в DataFrame pandas:

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: заменить ноль на NaN в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 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

Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы заменить каждый ноль в DataFrame значением 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

Обратите внимание, что каждый ноль в каждом столбце DataFrame заменен на NaN.

Примечание . Мы должны использовать аргумент inplace=True , иначе изменения не будут внесены в исходный DataFrame.

Связанный: Как заменить значения NaN нулем в Pandas

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как заменить определенные значения в Pandas
Как фильтровать DataFrame Pandas по значениям столбца
Как заполнить значения NA для нескольких столбцов в Pandas