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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