DataFrame nan

DataFrame中的nan值可以通过多种方法进行替换。一种方法是使用fillna()函数，可以将nan值替换为指定的值，例如None或Null。另一种方法是使用applymap()函数，可以自定义处理方法来替换nan值。

参考\[1\]中的示例代码演示了如何使用fillna()函数来替换nan值。首先，使用isnull().sum().sum()方法来获取整个DataFrame中nan值的数量。然后，使用fillna()函数将nan值替换为指定的值。在示例中，nan值被替换为None。

参考\[2\]中的示例代码演示了如何使用applymap()函数来替换nan值。通过使用lambda函数，可以将nan值替换为None。在示例中，使用applymap()函数和lambda函数将nan值替换为None。

综上所述，可以使用fillna()函数或applymap()函数来替换DataFrame中的nan值。具体使用哪种方法取决于个人的需求和偏好。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [如何替换dataframe中的nan？](https://blog.csdn.net/xiaoQL520/article/details/104054464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas检查dataFrame中的NaN](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/128728107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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