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如何根据fillna或replace中的where条件替换dataframe中的零和NaN值

根据fillna或replace中的where条件替换DataFrame中的零和NaN值,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的库:import pandas as pd import numpy as np
  2. 创建一个示例DataFrame:df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 0, np.nan, 4], 'B': [0, np.nan, 3, 4, 5], 'C': [0, 1, 2, 3, 4]})
  3. 使用fillna函数根据条件替换零值和NaN值:df = df.fillna(value=0, where=(df == 0))上述代码中,将DataFrame中的零值和NaN值替换为0,只有当原始值为0时才进行替换。
  4. 使用replace函数根据条件替换零值和NaN值:df = df.replace(to_replace=0, value=np.nan, regex=True)上述代码中,将DataFrame中的零值替换为NaN,只有当原始值为0时才进行替换。

这样,根据fillna或replace中的where条件,就可以替换DataFrame中的零和NaN值。请注意,上述代码中的示例DataFrame和替换条件仅供参考,实际应用中需要根据具体情况进行调整。

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