如何用 Pandas 中的某个值替换特定列的空值？答案

【问题标题】：How to replace an empty value of a particular column with a certain value in Pandas?如何用 Pandas 中的某个值替换特定列的空值？
【发布时间】：2020-12-28 05:07:12
【问题描述】：

例如，我有一个这样的 CSV 文件

id	name	item	Qty
1	Sta	bread	67
2	Danny	butter
3	Elle	cheese
4	Mark	coffee	9

我想用 0 替换空的数量值。我试过了：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv")
df.loc[df['Qty'] =='','Qty']=0

但这不是替换空值。任何解决此问题的建议。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe numpy

【解决方案1】：

你也可以使用fillna

df['Qty']=df['Qty'].fillna('0').astype(int)

输入Sample.csv

id,name,item,Qty
1,Sta,bread,67
2,Danny,butter,
3,Elle,cheese,
4,Mark,coffee,9

输出

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample.csv")
print(df)
   id   name    item   Qty
0   1    Sta   bread  67.0
1   2  Danny  butter   NaN
2   3   Elle  cheese   NaN
3   4   Mark  coffee   9.0
df['Qty']=df['Qty'].fillna('0').astype(int)
print(df)
   id   name    item Qty
0   1    Sta   bread  67
1   2  Danny  butter   0
2   3   Elle  cheese   0
3   4   Mark  coffee   9

【讨论】：

它们不是NaNs，它们是空字符串
这会将所有数量替换为 0
啊！但是没有价值。缺失值不意味着NaN吗？ @U11-转发
@ArunPalanisamy 不，他们的意思是''
但我将 OP 示例数据复制粘贴到 csv 中。当我打印时，它会为那些缺失的值提供NaN。@U11-Forward

【解决方案2】：

尝试只使用replace：

df['Qty'] = df['Qty'].replace('', 0).astype(int)

所以完整的代码是：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv")
df['Qty'] = df['Qty'].replace('', 0).astype(int)
print(df)

【讨论】：

您的代码在 qty 字段中替换为 67.0 ,9.0 但不是空值
@AtomStore 什么意思？
它用 67.0 代替 67，用 9.0 代替 9，而不是用 0 代替空值
@AtomStore 我编辑了我的答案，如果可行，请点赞并接受
由于存在空值，因此引发 ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer