Как заменить значения nan нулем в pandas

Вы можете использовать следующие методы для замены значений NaN нулями в DataFrame pandas:

Способ 1: заменить значения NaN нулем в столбце

 df[' col1 '] = df[' col1 ']. fillna (0)

Способ 2: заменить значения NaN нулем в нескольких столбцах

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. fillna (0)

Способ 3: заменить значения NaN нулями во всех столбцах

 df = df. fillna (0)

В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, np.nan, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, np.nan, 7, np.nan, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, np.nan, 9, np.nan]})

#view 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

Способ 1: заменить значения NaN нулем в столбце

Следующий код показывает, как заменить значения NaN на ноль только в столбце «помощь»:

 #replace NaN values with zero in 'assists' column
df[' assists '] = df[' assists ']. fillna (0)

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 NaN 0.0 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 0.0 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 значения NaN в столбце «помощь» были заменены нулями, но значения NaN в каждом другом столбце по-прежнему остаются.

Способ 2: заменить значения NaN нулем в нескольких столбцах

Следующий код показывает, как заменить значения NaN на ноль в столбцах «очки» и «помощи»:

 #replace NaN values with zero in 'points' and 'assists' column
df[[' points ', ' assists ']] = df[[' points ', ' assists ']]. fillna (0)

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 0.0 0.0 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 0.0 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

Способ 3: заменить значения NaN нулями во всех столбцах

Следующий код показывает, как заменить значения NaN нулем в каждом столбце DataFrame:

 #replace NaN values with zero in all columns
df = df. fillna (0)

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25.0 5.0 11.0
1 0.0 0.0 8.0
2 15.0 7.0 10.0
3 14.0 0.0 6.0
4 19.0 12.0 6.0
5 23.0 9.0 0.0
6 25.0 9.0 9.0
7 29.0 4.0 0.0

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