python pandas DataFrame 替换 NaN 值 和 删除 NaN 所在的行。
python pandas DataFrame 替换 NaN 值 和 删除 NaN 所在的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2021-7-2', '2021-8-2', '2021-9-2', '2021-10-2'],'A': [1, 2, 3, 4],'B': [5, np.nan, 7, 8],'C': [9, 10, 11, np.nan],'D': [13, 14, 15, 16],'E': ['年龄', '性别', '职业', '姓名'],},index=[0, 1, 2, 3])
print(df1)
日期 A B C D E
0 2021-7-2 1 5.0 9.0 13 年龄
1 2021-8-2 2 NaN 10.0 14 性别
2 2021-9-2 3 7.0 11.0 15 职业
3 2021-10-2 4 8.0 NaN 16 姓名
# 替换NaN值
df2 = df1.fillna('替换NaN', # nan的替换值inplace=False # 是否跟换源文件
)
print(df2)
日期 A B C D E
0 2021-7-2 1 5.0 9.0 13 年龄
1 2021-8-2 2 替换NaN 10.0 14 性别
2 2021-9-2 3 7.0 11.0 15 职业
3 2021-10-2 4 8.0 替换NaN 16 姓名
df3 = df1.dropna(inplace=False) # 删除NaN行
print(df3)
日期 A B C D E
0 2021-7-2 1 5.0 9.0 13 年龄
2 2021-9-2 3 7.0 11.0 15 职业
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