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法律研究Python Pandas - 用 0 替换 DataFrame 中的所有 NaN 元素
要替换 NaN 值，请使用 fillna() 方法。假设我们的 CSV 文件在 Microsoft Excel 中打开，并且有一些 NaN 值 −
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd
将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")使用 fillna() 方法将 NaN 值替换为 0 −
dataFrame.fillna(0)
范例
以下是代码
import pandas as pd
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# replace NaN values with 0s
res = dataFrame.fillna(0)
print("\nDataFrame after replacing NaN values...\n",res)输出
这将产生以下输出 −
DataFrame... Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100.0 1 Lexus 3500 NaN 2 Audi 2500 120.0 3 Jaguar 2000 NaN 4 Mustang 2500 110.0 DataFrame after replacing NaN values... Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100.0 1 Lexus 3500 0.0 2 Audi 2500 120.0 3 Jaguar 2000 0.0 4 Mustang 2500 110.0
更新于: 30-9-2021
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