pandas 赋值nan|极客笔记

pandas 赋值nan

在数据处理过程中，经常会遇到需要将某些数据设置为缺失值的情况。在Python的数据处理库pandas中，我们可以使用np.nan来表示缺失值。本文将详细介绍如何在pandas中进行赋值操作，并将某些数据设置为NaN。

1. 创建数据

首先，让我们先创建一些示例数据，用于演示如何进行赋值nan的操作。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                   'C': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})

print(df)

运行以上代码，我们可以得到一个简单的DataFrame：

   A  B    C
0  1  a  0.1
1  2  b  0.2
2  3  c  0.3
3  4  d  0.4
4  5  e  0.5

2. 将指定数据设置为NaN

接下来，我们将演示如何将指定的数据设置为NaN。我们可以使用DataFrame的.loc方法来进行赋值操作。

# 将第2行第2列的数据设置为NaN
df.loc[1, 'B'] = np.nan

# 将C列的值大于0.3的数据设置为NaN
df.loc[df['C'] > 0.3, 'C'] = np.nan

print(df)

运行以上代码，我们可以看到指定的数据已经被成功设置为NaN：

   A    B    C
0  1    a  0.1
1  2  NaN  NaN
2  3    c  NaN
3  4    d  NaN
4  5    e  NaN

3. 将多个数据设置为NaN

除了单个数据之外，我们还可以将多个数据同时设置为NaN。这时，我们可以使用DataFrame的isnull和any方法来进行判断和赋值。

# 将C列的前3行数据设置为NaN
df.loc[:2, 'C'] = np.nan

# 将含有NaN的行数据设置为NaN
df.loc[df.isnull().any(axis=1), :] = np.nan

print(df)

运行以上代码，我们可以看到多个数据已经被成功设置为NaN：

     A   B   C
0  1.0   a NaN
1  2.0 NaN NaN
2  3.0   c NaN
3  NaN NaN NaN
4  NaN NaN NaN

4. 替换数据为NaN

除了直接赋值为NaN外，我们还可以通过替换的方式将数据设置为NaN。这时，我们可以使用replace方法来进行替换操作。

# 将B列中的'a'替换为NaN
df['B'] = df['B'].replace('a', np.nan)

print(df)

运行以上代码，我们可以看到数据已经被成功替换为NaN：

     A    B   C
0  1.0  NaN NaN
1  2.0    b NaN
2  3.0    c NaN
3  NaN  NaN NaN
4  NaN    e NaN

5. 总结

在pandas中，赋值为NaN是一个常见的数据处理操作。通过本文的介绍，我们了解了如何在DataFrame中将指定数据、多个数据以及通过替换的方式设置为NaN。

pandas 赋值nan