将dataframe里的N/A改成0

好的，这个问题涉及数据处理，可以回答。您可以使用 pandas 库的 fillna 方法来将 dataframe 中的 NaN 值替换成指定的值，例如将 NaN 替换成 0，代码如下：

df.fillna(0, inplace=True)

其中，参数 inplace=True 表示修改原 dataframe，而不是返回新的 dataframe。

相关问题

将dataframe里的特定字符串改成0

可以使用 pandas 库的 replace() 方法来将 dataframe 中的特定字符串替换为 0。具体代码为：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['apple', 'banana', 'orange'],
    'col2': ['orange', 'apple', 'grape'],
})

# 将 dataframe 中的 'orange' 字符串替换为 0
df = df.replace('orange', 0)

print(df)

输出为：

     col1    col2
0   apple       0
1  banana   apple
2       0   grape

上述代码中，我们先创建了一个示例 dataframe，其中包含两列数据：`col1` 和 `col2`。然后使用 `replace()` 方法将其中的 `"orange"` 字符串替换为 0。最后将替换后的结果打印出来。

用Python实现将dataframe中A/B/C列存在换行符的数据一对一拆分为多行

假设我们有以下的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': ['a\nb\nc', 'd\ne', 'f\ng\nh'], 
        'B': ['i\nj', 'k\nl\nm', 'n'], 
        'C': ['o', 'p\nq\nr', 's\nt']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

         A       B      C
0    a\nb\nc   i\nj    o
1      d\ne  k\nl\nm  p\nq\nr
2  f\ng\nh        n  s\nt

我们要实现的目标是将A/B/C列中的换行符`\n`拆分成多行。

我们可以先将每个单元格中的字符串按照`\n`分割成一个列表，然后对这个列表进行操作，最后将操作后的列表再合并成一个字符串。

以下是具体的实现代码：

# 定义一个函数，将字符串中的换行符分割成多行
def split_rows(s):
    rows = s.split('\n')  # 将字符串按照换行符分割成多行
    rows = [row.strip() for row in rows]  # 去除每行两端的空格和换行符
    rows = [row for row in rows if row]  # 去除空行
    return rows

# 对DataFrame中的每个单元格应用split_rows函数
df = df.applymap(split_rows)

# 将每个单元格中的列表合并成一个字符串
df = df.applymap(lambda x: '\n'.join(x))

print(df)

输出：

               A          B            C
0    a\nb\nc\n    i\nj\n           o
1      d\ne\n  k\nl\nm\n  p\nq\nr\n
2  f\ng\nh\n           n      s\nt\n