Python/Pandas -replace NaN在一列中为空/空白，另一列中为0。有可能有选择地替换Nan吗？

Python/Pandas中可以使用replace()函数来替换NaN值。replace()函数可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要替换的值，字典的值表示替换后的值。对于空/空白值，可以使用空字符串""来替换，对于0值，可以使用0来替换。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, float('nan')], 'col2': [0, float('nan'), 3]})

# 替换NaN值
df.replace({'col1': float('nan'), 'col2': float('nan')}, {'col1': '', 'col2': 0}, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   col1  col2
0     1     0
1     2      
2

在上述示例中，我们使用replace()函数将col1列中的NaN值替换为空字符串，将col2列中的NaN值替换为0。通过传递字典作为参数，我们可以选择性地替换NaN值。

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