使用 Python Panda 用 NaN 值填充新表答案

【问题标题】：Using Python Panda's to fill new table with NaN values使用 Python Panda 用 NaN 值填充新表
【发布时间】：2017-04-14 21:59:21
【问题描述】：

我已从包含 NAME、ADDRESS、PHONE_NUMBER 列的 csv 文件导入数据。有时，至少有 1 列具有该行的缺失值。例如

0 - Bill, Flat 2, 555123
1 - Katie, NaN, NaN
2 - Ruth, Flat 1, ?

我正在尝试获取 NaN 值来填充一个新表，如果已放入填充值，我可以执行此操作，例如： newDetails = details [details['PHONE_NUMBER']=="?"] 这给了我：

2 - Ruth, Flat 1, ?

我尝试使用fillna，但找不到合适的语法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Pandas fillna (pandas.DataFrame.fillna) 非常简单。假设您的数据框是df。以下是您可以执行的操作。

df.fillna('_missing_value_', inplace=True)

看起来您有不同的字段缺少值。可以试试这个：

df = df.where((pd.notnull(df)),'_missing_value_')

Edit1 在列中替换

如果您想替换 Flat 2 列，方法如下：

col_flat = df[['Flat 2']].fillna('?')
df['Flat 2'] = col_flat['Flat 2']

【讨论】：

感谢您的回复。这有点工作，但它替换了每一列中的所有 NaN 值，而不是特定列中的值。另外，由于某种原因，我有更长的数字，例如 140191，现在显示为 1.40191e+06