dataframe对所有空值使用‘--’替代
时间: 2023-08-23 16:31:36 浏览: 47
好的,您可以使用以下代码将DataFrame中所有的空值(NaN)替换为"--":
```python
df = df.fillna('--')
```
这将返回一个新的DataFrame,其中所有空值都被替换为"--"。如果您想要就地修改原始DataFrame,可以添加inplace=True参数:
```python
df.fillna('--', inplace=True)
```
这将直接修改原始DataFrame,而不是返回一个新的DataFrame。
相关问题
python dataframe空值替换成'--'
可以使用 pandas 中的 fillna() 方法来将 DataFrame 中的空值替换为指定的值,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 4, 5]})
# 将空值替换为 '--'
df.fillna('--', inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 --
1 2 4
2 -- 5
```
这里的 `inplace=True` 表示直接在原始的 DataFrame 上进行修改,不返回新的 DataFrame。如果不需要修改原始的 DataFrame,可以省略该参数。
dataframe将所有Nan变为-9999
好的,您的问题是如何将 Pandas DataFrame 中的所有 NaN 值替换为 -9999。您可以使用 fillna() 函数,将 NaN 值替换为您想要的任何值。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, None]})
# 使用 fillna() 函数将所有 NaN 值替换为 -9999
df.fillna(-9999, inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 -9999.0
2 -9999.0 7.0
3 4.0 -9999.0
```
注意,使用 `inplace=True` 参数将修改原始 DataFrame。如果您不想修改原始 DataFrame,则可以省略此参数,将修改后的 DataFrame 分配给新变量。