使用 nan 值进行复杂选择答案

【问题标题】：Complex selecting with nan values使用 nan 值进行复杂选择
【发布时间】：2018-03-11 06:24:47
【问题描述】：

我在使用 loc 选择具有 NaN 值的帧时遇到问题。这是我使用的功能。

def replace_nan(df, di):
    df.fillna(-1, inplace=True)
    for key, value in di.items():

        df.loc[   (df["meter_id"]==key) & (df["Values"]== np.nan),  "Values"]=value

return df

我已经检查了 NaN 值是否是 np.nan 值，在这种情况下，我需要替换 Values 列中的所有 NaN 值，并记住其他列meter_id 中的某些类别。

我想知道如何在不替换 nan 的情况下处理该问题，因为我的解决方案是将 nan 替换为 -1，同时更改条件 df["Values"]== -1 并且函数可以正常工作。

【问题讨论】：

标签： python dataframe select nan

【解决方案1】：

您可以通过以下方式获取 nan 值：

     df = df.loc[df['Values'].isnull()]

这将获取“Values”为 nan 的所有行

【讨论】：