pandas给空值为0

可以使用`fillna()`方法将空值替换为0，示例如下：

import pandas as pd

# 创建含有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 将空值替换为0
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  0.0
2  0.0  6.0

其中，`fillna()`方法中的第一个参数为要填充的值，这里填充为0。`inplace=True`表示在原始DataFrame上进行修改。

相关问题

pandas 不是空值

可以使用pandas中的dropna()函数来去掉空值NaN。

例如，假设有一个名为df的数据框，其中包含一些NaN值，可以使用以下代码来去掉这些NaN值：

df.dropna()

这将返回一个新的数据框，其中不包含任何NaN值。如果要在原始数据框中进行更改，则可以使用inplace参数：

df.dropna(inplace=True)

这将在原始数据框中去掉所有NaN值。

pandas填充空值

在 Pandas 中，可以使用 fillna() 方法填充空值。该方法可接受多个参数，其中最常用的是 value 参数，用于指定要填充的值。例如，假设有一个 DataFrame df，其中有一个列 'age' 中存在空值，可以使用以下代码将其填充为 0：

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

这将把 DataFrame 中 'age' 列中的所有空值填充为 0。如果不想在原来的 DataFrame 上进行修改，可以不使用 inplace=True 参数。除了 value 参数，fillna() 方法还可以使用 method 参数指定填充方法，如向前填充、向后填充等。更多用法可以参考 Pandas 官方文档。