替换 DataFrame 索引中的 NaN答案

【问题标题】：Replace NaN in DataFrame index替换 DataFrame 索引中的 NaN
【发布时间】：2023-03-20 13:24:01
【问题描述】：

我有一个如下所示的 DataFrame：

      one | two 
a   |  2  |  5
b   |  3  |  6
NaN |  0  |  0

如何将索引中的 NaN 替换为字符串，比如“无标签”？

我试过了：

df = df.replace(np.NaN, "No label")

和

df.index = df.index.replace(np.NaN, "No label")

得到了

TypeError: expected string or buffer

【问题讨论】：

标签： pandas replace label dataframe nan

【解决方案1】：

您可以先将原始索引作为一个系列处理，然后重新分配索引：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'one': [2, 3, 0], 'two': [5, 6, 0]}, index=['a', 'b', np.nan])
df.index = pd.Series(df.index).replace(np.nan, 'No label')
print df

输出：

          one  two
a           2    5
b           3    6
No label    0    0

【讨论】：

多哈！那是我应该想到的。这就是我想要的。谢谢！
有一个to_series 方法可以将Index 转换为Series：df.index = df.index.to_series().fillna('No label') 可以正常工作

【解决方案2】：

使用Index.fillna:

df.index = df.index.fillna('No label')
print (df)
          one  two
a           2    5
b           3    6
No label    0    0

【讨论】：

注意：这不适用于 MultiIndex。

【解决方案3】：

如果有人也需要处理 MultiIndex 案例：

if isinstance(df.index, pd.MultiIndex):
    df.index = pd.MultiIndex.from_frame(
        df.index.to_frame().fillna("No label")
    )
else:
    df.index = df.index.fillna("No label")

【讨论】：