如何在python中替换NaN值[重复]
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【中文标题】如何在python中替换NaN值[重复]【英文标题】：how to replace NaN value in python [duplicate] 【发布时间】：2019-05-05 15:33:09 【问题描述】：我的数据框中有一个 NaN 值列表，我想用空字符串替换 NaN 值。
到目前为止我尝试过的方法都不起作用：
df_conbid_N_1 = pd.read_csv("test-2019.csv",dtype=str, sep=';', encoding='utf-8')
df_conbid_N_1['Excep_Test'] = df_conbid_N_1['Excep_Test'].replace("NaN","")
【问题讨论】：
【参考方案1】：使用fillna (docs)：
一个例子-
df = pd.DataFrame('no': [1, 2, 3],
'Col1':['State','City','Town'],
'Col2':['abc', np.NaN, 'defg'],
'Col3':['Madhya Pradesh', 'VBI', 'KJI'])
df
no Col1 Col2 Col3
0 1 State abc Madhya Pradesh
1 2 City NaN VBI
2 3 Town defg KJI
df.Col2.fillna('', inplace=True)
df
no Col1 Col2 Col3
0 1 State abc Madhya Pradesh
1 2 City VBI
2 3 Town defg KJI
【讨论】：
【参考方案2】：我们有 pandas 的 fillna 来填补缺失值。
让我们通过示例数据框了解一些用例：
df = pd.DataFrame('col1':['John', np.nan, 'Anne'], 'col2':[np.nan, 3, 4])
col1 col2
0 John NaN
1 NaN 3.0
2 Anne 4.0
如文档中所述，fillna 接受以下内容作为填充 values：
值：标量、字典、系列或数据帧
所以我们可以用一个常量值替换，比如一个空字符串：
df.fillna('')
col1 col2
0 John
1 3
2 Anne 4
1
您也可以替换为字典映射column_name:replace_value：
df.fillna('col1':'Alex', 'col2':2)
col1 col2
0 John 2.0
1 Alex 3.0
2 Anne 4.0
或者您也可以替换为另一个 pd.Series 或 pd.DataFrame：
df_other = pd.DataFrame('col1':['John', 'Franc', 'Anne'], 'col2':[5, 3, 4])
df.fillna(df_other)
col1 col2
0 John 5.0
1 Franc 3.0
2 Anne 4.0
这非常有用，因为它允许您使用从列中提取的一些统计信息来填充数据框列上的缺失值，例如 mean 或 mode。假设我们有：
df = pd.DataFrame(np.random.choice(np.r_[np.nan, np.arange(3)], (3,5)))
print(df)
0 1 2 3 4
0 NaN NaN 0.0 1.0 2.0
1 NaN 2.0 NaN 2.0 1.0
2 1.0 1.0 2.0 NaN NaN
那么我们就可以轻松做到了：
df.fillna(df.mean())
0 1 2 3 4
0 1.0 1.5 0.0 1.0 2.0
1 1.0 2.0 1.0 2.0 1.0
2 1.0 1.0 2.0 1.5 1.5
【讨论】：
【参考方案3】：简单！你可以这样做
df_conbid_N_1 = pd.read_csv("test-2019.csv",dtype=str, sep=';',encoding='utf-8').fillna("")
【讨论】：
以上是关于如何在python中替换NaN值[重复]的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
熊猫如何使用 groupby 将 NaN 值替换为平均值 [重复]