pandas 把数据0更替为nan
时间: 2023-04-12 20:01:09 浏览: 44
可以使用 pandas 中的 replace 方法,将数据中的 0 替换为 NaN,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含 0 的数据集
data = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 0, 5]})
# 使用 replace 方法将 0 替换为 NaN
data.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)
# 输出替换后的数据集
print(data)
```
输出结果为:
```
A B
0 NaN 3.0
1 1.0 NaN
2 2.0 5.0
```
相关问题
pandas 把数据更替为nan
C知道:pandas 可以使用 fillna() 方法将数据替换为 NaN。例如,可以使用以下代码将 DataFrame 中的所有 NaN 替换为 0:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
df.fillna(0, inplace=True)
```
这将把所有 NaN 替换为 0。如果你只想替换某一列的 NaN,可以使用以下代码:
```python
df['A'].fillna(0, inplace=True)
```
这将把 A 列中的所有 NaN 替换为 0。
pandas 判断数据是不是nan
在 pandas 中,我们可以使用 `pd.isna()` 或 `pd.isnull()` 函数来判断数据是否为 NaN(缺失值)。
例如,假设我们有一个 DataFrame `df`,我们可以使用以下代码来判断其中的数据是否为 NaN:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
'B': [4, np.nan, 6]})
# 使用 pd.isna() 判断数据是否为 NaN
is_nan = pd.isna(df)
print(is_nan)
```
这将输出一个与 DataFrame `df` 维度相同的布尔型 DataFrame,其中每个元素的值表示对应位置的数据是否为 NaN。True 表示数据为 NaN,False 表示数据不是 NaN。
同样,你也可以使用 `pd.isnull()` 函数来达到相同的效果。