Pandas在条件下将NaN值替换为字符串

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和数据分析任务。

在Pandas中，可以使用fillna()方法将NaN值替换为指定的字符串。fillna()方法接受一个参数，用于指定替换NaN值的字符串。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将NaN值替换为字符串"missing"
df_filled = df.fillna("missing")

print(df_filled)

输出结果如下：

        A        B
0       1  missing
1       2        2
2  missing        3
3       4        4
4       5  missing

在上述示例中，我们创建了一个包含NaN值的DataFrame，并使用fillna()方法将NaN值替换为字符串"missing"。最终得到的df_filled DataFrame中，所有的NaN值都被替换为了"missing"字符串。

Pandas的fillna()方法可以广泛应用于数据清洗、数据预处理等场景中，特别适用于处理缺失值。通过将NaN值替换为指定的字符串，可以更好地处理数据集中的缺失信息，使得后续的数据分析和建模工作更加准确和可靠。

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