pandas替换nan

在Pandas中，你可以使用fillna()方法来替换DataFrame中的NaN值。以下是如何使用fillna()来替换NaN值的示例：

import pandas as pd

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的DataFrame示例

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],

        'B': [5, np.nan, np.nan, 8],

        'C': [9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用fillna()方法将NaN替换为特定的值

df_filled = df.fillna(0)  # 将NaN替换为0

print(df_filled)

上述代码将NaN值替换为0，结果如下：

     A    B   C

0  1.0  5.0   9

1  2.0  0.0  10

2  0.0  0.0  11

3  4.0  8.0  12

你还可以使用其他值来替换NaN，比如均值、中位数等。以下是一些示例：

用列的均值替换NaN：

df_filled = df.fillna(df.mean())

用列的中位数替换NaN：

df_filled = df.fillna(df.median())

用特定列的特定值替换NaN：

df_filled = df.fillna({'A': 0, 'B': 999})