我有一只熊猫的数据,看起来是这样的: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> dtypes: float64(1) VAR_A 0 NaN 1 0.0 2 13.0 3 4.0 4 9.0 当我试图将NaN替换为空白/空白时,可以这样做: tgt['VAR_A_NEW'] = pd.to_numeric(tgt['VAR_A'].replace(np.nan, '', regex=True), errors='coerce'...
nan value 也不: >>> df.replace(np.nan, None) TypeError: cannot replace [nan] with method pad on a DataFrame 我曾经有一个只有字符串值的 DataFrame,所以我可以这样做: >>> df[df == ""] = None 哪个有效。但是现在我有混合数据类型,这是行不通的。 由于我的代码的各种原因,能够使用 ...
然后使用下面的代码段将None更改为'None'（一个字符串），然后用您想要替换的任何值替换NA。最后将其转...
可以使用DataFrame.fillna或Series.fillna来替换Python对象None，而不是字符串'None'。
One can still convert to None, however you need to convert to object dtype first: df = pd.DataFrame([0.5, np.nan]) df = df.astype(object) print(df.where(pd.notnull(df), None)) gives 0 0 0.5 1 None This behavior similar to the result of assigning using .loc/.iloc: ...
一个可能的解决方案（在计算平均值时需要使用skipna=True）：
replace()方法将指定值替换为另一个指定值。 replace()方法搜索整个 DataFrame 并替换指定值的每个大小写。 语法 dataframe.replace(to_replace,value,inplace,limit,regex,method) 参数 inplace,limit,regex,method都是关键字参数。 参数值描述 to_replace必填, 描述搜索内容的字符串、列表、字典、序列、数字或正则...
Pandas 的DataFrame.replace(~)方法用另一组值替换指定的值。 参数 1.to_replace|string或regex或list或dict或Series或number或None 将被替换的值。 2.value|number或dict或list或string或regex或None|optional 将替换to_replace的值。默认情况下,value=None。
使dtypeobject
3) if nan is at the end replace with the last value df Out[16]: A B01.01.011.01.521.02.032.03.042.53.552.53.563.04.074.05.084.05.094.05.0 python pandas dataframe Share Copy link Improve this question Follow askedFeb 26, 2018 at 13:26 ...