python pandas 如何将nan转换为bool类型

在 Pandas 中，可以使用 `fillna()` 函数将 NaN 值替换为指定值。要将 NaN 转换为布尔类型，可以使用 `fillna()` 函数并指定 `False` 或 `True` 作为替换值。

以下是将 NaN 转换为布尔类型的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [np.nan, 6, 7, np.nan],
                   'C': [8, 9, 10, 11]})

# 将 NaN 值替换为 False
df.fillna(False, inplace=True)

# 打印替换后的 DataFrame
print(df)

输出结果如下：

       A      B     C
0   1.0  False   8
1   2.0   6.0   9
2  False   7.0  10
3   4.0  False  11

可以看到，所有的 NaN 值都被替换为了 False。同样地，如果想将 NaN 值替换为 True，只需要将替换值改为 True 即可。

相关问题

pandas判断内容是否为数字

可以使用pandas中的`to_numeric`函数将内容转换为数字，如果无法转换则会返回NaN。可以通过判断是否为NaN来判断内容是否为数字。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含数字和非数字的Series
s = pd.Series(['1', '2.2', '3a', '4'])

# 将内容转换为数字，无法转换的返回NaN
s_numeric = pd.to_numeric(s, errors='coerce')

# 判断是否为数字
is_numeric = ~s_numeric.isna()

print(is_numeric)

输出结果：

0     True
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

pandas 值为非数值 判断

可以使用 `pandas.DataFrame.isna()` 或 `pandas.DataFrame.isnull()` 方法来判断某个值是否为非数值（NaN）。这两个方法返回一个布尔型的 DataFrame，其中每个元素表示对应位置的值是否为NaN。

例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中包含一个名为 `col1` 的列，可以通过以下代码判断该列中是否存在非数值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, float('nan')]})

# 使用 isna() 方法判断
print(df['col1'].isna())

# 使用 isnull() 方法判断
print(df['col1'].isnull())

输出结果为：

0    False
1    False
2    False
3     True
Name: col1, dtype: bool

0    False
1    False
2    False
3     True
Name: col1, dtype: bool

可以看到，第四个值为非数值，对应的结果为 True。