Pandas: як замінити значення nan на рядок

Ви можете використовувати такі методи, щоб замінити значення NaN на рядки в pandas DataFrame:

Спосіб 1: замініть значення NaN на рядок у всьому DataFrame

 df. fillna ('', inplace= True )

Спосіб 2: замініть значення NaN на рядок у певних стовпцях

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

Спосіб 3: замініть значення NaN на рядок у стовпці

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

У наведених нижче прикладах показано, як використовувати кожен метод із такими pandas DataFrame:

 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

Спосіб 1: замініть значення NaN на рядок у всьому DataFrame

Наступний код показує, як замінити кожне значення NaN у цілому DataFrame порожнім рядком:

 #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	

Зверніть увагу, що кожне значення NaN у кожному стовпці було замінено порожнім рядком.

Спосіб 2: замініть значення NaN на рядок у певних стовпцях

Наступний код показує, як замінити значення NaN у певних стовпцях певним рядком:

 #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	

Зверніть увагу, що значення NaN у стовпцях «очки» та «підбирання» були замінені на рядок «немає», але значення NaN у стовпці «ассисти» залишилися без змін.

Спосіб 3: замініть значення NaN на рядок у стовпці

Наступний код показує, як замінити значення NaN у стовпці певним рядком:

 #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	

Зверніть увагу, що значення NaN у стовпці «очки» було замінено на рядок «нуль», але значення NaN у стовпцях «ассисти» та «підбирання» залишилися без змін.

Додаткові ресурси

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

Pandas: як замінити значення в стовпці на основі умови
Pandas: як замінити значення NaN на нуль
Pandas: Як підрахувати відсутні значення в DataFrame