如何用零替换Nan和负数答案

【问题标题】：How to replace Nan and negative number with zero如何用零替换Nan和负数
【发布时间】：2021-10-25 23:15:56
【问题描述】：

在上面的数据框中，我尝试使用 pandas 将最后一列中的 NaN 和负值替换为 0，我在这里使用了一些建议，但它似乎也会影响其他列并将其他列中的值替换为零。

如何将其限制为仅选定的列

【问题讨论】：

df.new_expenses = df.new_expenses.clip(lower=0).fillna(0) ??
数据帧的图像没有用。最好提供一些创建示例数据框的代码。
不确定Community 标记重复是什么意思，但我不认为the linked duplicate 是正确的。 OP 的问题是不只是fillna。也许它仍然是某个地方另一个问题的副本，但不是当前链接的副本。
我同意你的观点，我重新打开了这个问题@tdy。如果 OP 接受建议的重复并自行关闭问题，社区可以标记重复。 Why does this question show as “marked as duplicate by Community♦”?

【解决方案1】：

使用clip 将负值设置为最小值，使用fillna 替换NA：

df['New_expenses'] = df['New_expenses'].clip(lower=0).fillna(0)

【讨论】：

我认为df[['New_expenses', 'Month_Expenses']] = df[['New_expenses', 'Month_Expenses']].clip(lower=0).fillna(0) 可以定位多个列。
正确，但据我了解，只有最后一列是目标。但现在 OP 有了选择 ;)

【解决方案2】：

您可以使用.mask() 一次性将负数更改为NaN，然后将fillna() 更改为0 以及其他NaN 值，如下所示：

df['New_expenses'] = df['New_expenses'].mask(df['New_expenses'] < 0).fillna(0)

或者，更简单，归功于@tdy，改用.where()：

df['New_expenses'] = df['New_expenses'].where(df['New_expenses'] >= 0, 0)

.where() 在条件为真时保留值，在条件为假时替换值。

在这种情况下，我们会在值为正时保留这些值，并在条件为假时将值替换为0（包括负数和NaN 值）。

【讨论】：