pandas 把数据0更替为nan

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：

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：

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：

df['A'].fillna(0, inplace=True)

这将把 A 列中的所有 NaN 替换为 0。