用pandas中的empty_rows替换pandas dataframe中的NAN[重复]
我有下表(df)：
我想用empty_row替换dataframe中的NaNs。我该怎么做？
if df['col2'] == 'NaN':
df['col2'] = 'empty_row'
我怎么解决这个？
共有1个答案
您应该使用fillna方法https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.dataframe.fillna.html
df['col2'] = df['col2'].fillna('empty_row')
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问题内容： 假设我有一个带有 的DataFrame ： 我需要做的是用上方的同一列中NaN的第一个非NaN值替换每个值。假设第一行永远不会包含NaN。因此，对于前面的示例，结果将是 我可以遍历整个DataFrame的逐列，逐元素并直接设置值，但是是否有一种简单的方法（最佳无循环方法）来实现这一点？ 问题答案： 你可以在上使用该方法，并将该方法指定为ffill（正向填充）： 这个方法 将上一个有效观
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问题内容： 我是pandas的新手，我正在尝试在Dataframe中加载csv。我的数据缺少表示为的值？，而我正尝试将其替换为标准的Missing值-NaN 请帮助我。我曾尝试阅读过Pandas文档，但无法遵循。 数据 成人数据 问题答案： 您可以使用： 或整个df： 更新 好的，我已经解决了您的问题，默认情况下，如果您不传递分隔符，则将逗号作为分隔符。 您的数据，尤其是一行有问题的示例： 实际上
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我有一个熊猫数据框（通过导入csv文件创建）。我想用NaN替换空白值。这些空白值中有些是空的，有些包含（可变数量的）空格，，，等等。 使用这个线程中的建议 它会替换所有只包含空格的字符串，但也会替换每个包含空格的字符串，这不是我想要的。 如何仅用空格和空字符串替换字符串？
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问题内容： 我的pandas DataFrame主要填充了实数，但是其中也包含一些nan值。 如何nan用列的平均值替换s？ 这个问题与这个问题非常相似：numpy array：用列的平均值替换nan值， 但是不幸的是，给出的解决方案不适用于pandas DataFrame。 问题答案： 你可以直接使用来nan直接填充： 的文档字符串说，应该是一个标量或快译通，但是，它似乎工作用为好。如果你想通过
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我有一个pandas DataFrame，其中大部分都是实数，但也有一些值。
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当我尝试将函数应用于Amount列时，我得到以下错误： 我试过使用Math模块中的.isnan应用函数我试过使用pandas.replace属性我试过使用pandas0.9中的.sparse data属性我也试过使用函数中的if NaN==NaN语句。我还看了这篇文章，如何在R数据帧中用0替换NA值？同时查看一些其他文章。我试过的所有方法都不起作用，或者不认识南。如有任何提示或解决方案，将不胜感激