Pandalar: sıfırın nan ile değiştirilmesi

Bir pandas DataFrame’de sıfırları NaN değerleriyle değiştirmek için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

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

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Pandas’ta sıfırı NaN ile değiştirin

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım DataFrame:

 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

DataFrame’deki her sıfırı bir NaN değeriyle değiştirmek için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 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

DataFrame’in her sütunundaki her sıfırın NaN ile değiştirildiğini unutmayın.

Not : inplace=True argümanını kullanmalıyız, aksi takdirde değişiklikler orijinal DataFrame’de yapılmayacaktır.

İlgili: Pandas’ta NaN değerleri sıfırla nasıl değiştirilir?

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalarda belirli değerler nasıl değiştirilir?
Pandas DataFrame’i sütun değerlerine göre filtreleme
Pandas’ta birden fazla sütun için NA değerleri nasıl doldurulur?