同时用 N/A 替换多个列的缺失值答案

【问题标题】：Replace missing value with N/A for multiple columns at the same time同时用 N/A 替换多个列的缺失值
【发布时间】：2018-04-23 18:39:11
【问题描述】：

我想用“N/A”替换列的缺失值（或空白“”）。我试过下面的代码，但可能会犯一些错误或没有使用正确的方法。

df2['test_edited'] = df2['test'].map(lambda x: 'N/A' if x.empty() )

或

df2['test_edited'] = df2['test'].map(lambda x: 'N/A' if x == ' ' )

这是我看到的错误： SyntaxError: 无效语法

我之前尝试过的：我之前使用过 if-else 和 lambda，这可能是更标准的方式，但在这种特殊情况下，我只想要一个 If-Then 语句类型的用法。因为我只需要替换空白或缺失值，但保持列的其他值不变。例如，在下面的示例中，我想用 0 替换 42 岁，但我想保持其他年龄值不变，如果您使用 if-else 语句，这将不起作用

dfx['Age'] = dfx['Age'].map(lambda x: '0' if x == 42 else 1)

所以我的问题是： 1. 是否可以在 lambda 中只使用 If-then 类型的语句 2. 如何同时对多个列执行相同的操作？例如在下面的情况下，如果我有 test1 test2 test3 等，我想在一行中处理所有这些。

缺失值基本是空白的，看起来像这样

【问题讨论】：

df2['test_edited'] = df2['test'].map(lambda x: 'N/A' if x == ' ' else x) 你的意思是？
是的。我想就是这样。现在如何对多个列执行相同的操作 - 我的意思是如果我使用 df2['test', 'test2', 'test3'].map(lambda) 我会得到错误。
类似df2 = df2.replace('N/A', np.nan).fillna('')
我尝试了下面的代码，但它不起作用。 fill_list = ['Age', 'Age_Group'] dfx[fill_list] = dfx[fill_list].replace('N/A', np.nan).fillna(' ')
我认为这可行 - dfx[fill_list] = dfx[fill_list].replace(' ', 'N/A') 。

标签： python-3.x pandas lambda missing-data

【解决方案1】：

您可以简单地定义要填充缺失值的列列表，然后在该子集上应用 fillna：

fill_list = ["A", "B", "C"]
df2[fill_list] = df2[fill_list].fillna("N/A")

【讨论】：

我尝试了代码，我想理想情况下它会起作用，但是因为我的缺失值表示为空白或像这样的''，所以代码没有任何效果。我已经在底部更新了我的帖子。我运行下面的代码没有任何成功 fill_list = ['Age', 'Age_Group'] dfx[fill_list] = dfx[fill_list].fillna("N/A")

【解决方案2】：

为了填补缺失值，我们通常使用.fillna

对于单列也是如此：

df2['test_edited'] = df2['test'].fillna('N/A')

如果您有多个列，并且想要复制每一列，其中 NaN 值被替换为“N/A”，正如 Yilun Zhang 在他的回答中所写，您可以一次在多个列上使用 fillna 作为好吧。

col_list = ['test', 'customer']
nan_replaced = ['test_edited', 'customer_edited']
df[nan_replaced] = df[col_list].fillna('N/A')

【讨论】：

但不是 NaN，而是“N/A”
你确定吗？因为问题的第一句话是I want to replace the missing value (or blank ' ') of a column with 'N/A'
@tobsecret 你是对的。我想将 ' ' 替换为 'N/A'