用 pandas 中的 empty_rows 替换 pandas 数据框中的 NaN [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】用 pandas 中的 empty_rows 替换 pandas 数据框中的 NaN [重复]

【英文标题】：Replace the NaNs in pandas dataframe with empty_rows in pandas [duplicate]

【发布时间】：2021-11-20 13:22:40

【问题描述】：

我有下表（df）：

Col1	Col2	Col3
A1	finished	1234
A2	ongoing	1235
A3	NaN	1236
A4	finished	1237
A5	started	1238
A6	NaN	1239

我想用 empty_row 替换数据框中的 NaN。我该怎么做？

期望的输出：

Col1	Col2	Col3
A1	finished	1234
A2	ongoing	1235
A3	empty_row	1236
A4	finished	1237
A5	started	1238
A6	empty_row	1239

到目前为止我尝试了什么？

if df['col2'] == 'NaN':
   df['col2'] = 'empty_row'

我收到以下错误：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我该如何解决这个问题？

【参考方案1】：

你应该使用fillna方法https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html

df['col2'] = df['col2'].fillna('empty_row')