如何在熊猫中用 NaN 替换浮点值？

Question

我知道 pandas 中的替换功能：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.replace.html

但是我已经完成了这个简单的测试，当我尝试替换浮点值时它没有按预期工作：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD'))
print(df.head(n=1))

      A         B        C         D
0  1.437202  1.919894 -1.40674 -0.316737

df = df.replace(1.437202, np.nan)
print(df.head(n=1))

      A         B        C         D
0  1.437202  1.919894 -1.40674 -0.316737

如您所见，[[0],[0]] 没有任何变化...您知道这可能是什么原因造成的吗？

Answer 1

只是针对特定索引的另一个技巧：

>>> print(df.head(n=1))
          A         B         C         D
0 -0.042839  1.701118  0.064779  1.513046

>>> df['A'][0] = np.nan

>>> print(df.head(n=1))
    A         B         C         D
0 NaN  1.701118  0.064779  1.513046

Answer 2

问题是浮点精度，所以使用函数numpy.isclose 和mask：

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD'))
print(df.head(n=1))
          A         B         C         D
0 -1.085631  0.997345  0.282978 -1.506295

df = df.mask(np.isclose(df.values, 0.997345))

或使用numpy.where:

arr = np.where(np.isclose(df.values, 0.997345), np.nan, df.values)
df = pd.DataFrame(arr, index=df.index, columns=df.columns)

---

print(df.head(n=1))
          A   B         C         D
0 -1.085631 NaN  0.282978 -1.506295

编辑：您还可以通过select_dtypes 仅获取数字列，以便使用[] 按子集进行过滤：

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD')).assign(E='a')

cols = df.select_dtypes(np.number).columns
df[cols] = df[cols].mask(np.isclose(df[cols].values, 0.997345))
print(df.head(n=1))
          A   B         C         D  E
0 -1.085631 NaN  0.282978 -1.506295  a