pandas dataframe 取不到数用0代替|极客笔记

pandas dataframe 取不到数用0代替

在处理数据时，经常会遇到需要从DataFrame中取值的情况。但有时候我们会发现，DataFrame中并不包含我们想要的某些数据，这时就需要考虑如何处理这种情况。一种常见的做法就是将取不到的数据用0代替，这样可以保持数据的完整性和一致性。本文将详细介绍如何使用Pandas的方法将取不到的数据用0代替。

1. 创建示例DataFrame

为了方便演示，首先创建一个示例的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 5, 6, 7],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行结果如下：

     A    B   C
0  1.0  NaN   9
1  2.0  5.0  10
2  NaN  6.0  11
3  4.0  7.0  12

可以看到，示例DataFrame中包含了一些缺失值（NaN）。

2. 用0代替缺失值

要将DataFrame中的缺失值用0代替，可以使用fillna()方法。以下是具体的代码：

df_filled = df.fillna(0)

print(df_filled)

运行结果如下：

     A    B   C
0  1.0  0.0   9
1  2.0  5.0  10
2  0.0  6.0  11
3  4.0  7.0  12

可以看到，原先的缺失值已经被0代替了。

3. 替换特定列中的缺失值

有时候我们只需要对DataFrame中的特定列进行处理，可以在fillna()方法中指定需要处理的列名。以下是一个示例：

df_filled_col_B = df.fillna({'B': 0})

print(df_filled_col_B)

运行结果如下：

     A    B   C
0  1.0  0.0   9
1  2.0  5.0  10
2  NaN  6.0  11
3  4.0  7.0  12

可以看到，只有B列中的缺失值被用0代替了。

4. 修改原始DataFrame

如果希望在原始DataFrame中直接修改而不是创建一个新的DataFrame，可以使用inplace=True参数。以下是一个示例：

df.fillna(0, inplace=True)

print(df)

运行结果如下：

     A    B   C
0  1.0  0.0   9
1  2.0  5.0  10
2  0.0  6.0  11
3  4.0  7.0  12

原始DataFrame中的缺失值已经被用0代替了。

结论

本文介绍了如何使用Pandas将DataFrame中取不到的数据用0代替。通过fillna()方法可以方便地处理缺失值，保持数据的完整性和一致性。在实际数据处理中，这种处理方式非常实用，可以有效地处理缺失值对数据分析的影响。

pandas dataframe 取不到数用0代替