Pandas: як замінити нуль на nan

Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис, щоб замінити нулі значеннями NaN у pandas DataFrame:

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

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: замініть нуль на NaN у Pandas

Припустімо, що у нас є наступні pandas 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

Ми можемо використовувати такий синтаксис, щоб замінити кожен нуль у DataFrame на значення 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

Зверніть увагу, що кожен нуль у кожному стовпці DataFrame було замінено на NaN.

Примітка : ми повинні використовувати аргумент inplace=True , інакше зміни не буде внесено до оригінального DataFrame.

За темою: як замінити значення NaN на нуль у Pandas

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як замінити певні значення в Pandas
Як відфільтрувати Pandas DataFrame за значеннями стовпців
Як заповнити значення NA для кількох стовпців у Pandas