pandas 替换nan为空

在Pandas库中，处理缺失值（NaN）是非常常见的操作。如果你想将数据框（DataFrame）或 Series 中的 NaN 值替换为缺失值的默认表示，即空字符串、0 或 None（取决于你的需求），你可以使用 `fillna()` 函数。这个函数的基本语法如下：

df.column_name = df.column_name.fillna(value)

或者直接对整个数据框操作：

df = df.fillna(value)

`value` 参数可以接受多种类型的值，例如 `None`、0、''（空字符串）、特定的数字或字符串等。如果你想要沿用序列中的下一个非-NaN值填充（向前填充或向后填充），可以用 `ffill` 或 `bfill` 方法：

df['column_name'].fillna(method='ffill', inplace=True) # 向前填充
df['column_name'].fillna(method='bfill', inplace=True) # 向后填充

`inplace=True` 参数表示在原地修改数据而不创建新的对象。

相关问题

pandas将nan转换为0

可以使用 `fillna()` 方法将 NaN 值替换为 0，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出：

   A  B
0  1  5
1  2  0
2  0  7
3  4  8

其中 `fillna(0, inplace=True)` 表示将 DataFrame 中的 NaN 值替换为 0，并且直接修改原始的 DataFrame。

pandas填充nan值

可以使用`fillna()`方法填充`NaN`值。例如，使用平均值填充`DataFrame`中的所有`NaN`值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  6.0
2  2.333333  7.0
3  4.0  8.0

其中，`inplace=True`表示在原始`DataFrame`上进行修改。`mean()`方法计算每列的平均值，并用该值替换`NaN`值。你也可以使用其他方法来计算替换值，例如中位数、众数等。