pandas nan转空值

要将 pandas 中的 NaN 值转换为空值，可以使用 `fillna()` 方法。下面是一个示例：

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, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan]})

# 将 NaN 值转换为空值
df = df.fillna('')

print(df)

在上面的示例中，我们导入了 pandas 和 numpy，并创建了一个包含 NaN 值的 DataFrame。然后，我们使用 `fillna('')` 将 NaN 值转换为空值，并将结果赋给原始的 DataFrame `df`。最后，我们打印了转换后的 DataFrame。

你也可以根据需要使用其他值来填充 NaN 值。例如，使用具体的数值、平均值、中位数等等。只需将你想要填充的值传递给 `fillna()` 方法即可。

相关问题

pandas去掉空值nan

可以使用`dropna()`方法来去掉包含空值NaN的行或列。默认情况下，`dropna()`会删除包含任何NaN值的行。

例如，如果有一个名为`df`的数据框，想要删除包含NaN值的行，可以使用以下代码：

df.dropna()

如果想要删除包含NaN值的列，可以使用`axis`参数指定删除的方向。例如，以下代码将删除包含NaN值的列：

df.dropna(axis=1)

还可以使用`how`参数来指定删除的方式。`how='any'`表示删除包含任何NaN值的行或列（默认值），`how='all'`表示仅删除所有值都是NaN的行或列。

例如，以下代码将删除所有值都是NaN的行：

df.dropna(how='all')

注意，这些方法都是返回新的数据框，并不会修改原始数据框。如果想要修改原始数据框，需要使用`inplace=True`参数。

python pandas去掉空值nan

可以使用pandas中的dropna()函数来去掉空值NaN。

例如，假设有一个名为df的数据框，其中包含一些NaN值，可以使用以下代码来去掉这些NaN值：

df.dropna()

这将返回一个新的数据框，其中不包含任何NaN值。如果要在原始数据框中进行更改，则可以使用inplace参数：

df.dropna(inplace=True)

这将在原始数据框中去掉所有NaN值。