Pandas 多列替换Nan值

小鱼儿 2023-10-04 17:34 14阅读 0赞

第一种方法：一行代码搞定

def fillna_demo():
      # 填充空值
      df1 = pd.DataFrame({
        '电梯编号': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
        'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'three'],
        '本月实缴金额': [2, 2, 2, 2, 2],
        'data2': [5, 5, 5, np.nan, 5],
        'data3': [5.01, 5.01, np.nan, 10.23, 5.01]
      })
      print(df1)
      # 只能单列替换
      # df1["data2"].fillna("100", inplace=True)
      # 多列替换
      # df1[["data2", "data3"]] = df1[["data2", "data3"]].replace(np.nan, 0)
      df1[["data2", "data3"]] = df1[["data2", "data3"]].fillna(0)
      print(df1)

![4e4ac309c54347aa931f378570407e66.png][]

第二种方法：比较繁琐

fill_fields = ["S_LAST_UPDATETIME", "CJSJ", "GXSJ", "GSLDSJ", "ZFSJ", "QYBDRQ", "FXBGRQ", "BJSJ", "PDSJ", "YQTS"]
      for field in list(set(fill_fields).intersection(set(df.keys()))):
        df[field].fillna("1970-01-02 00:00:00", inplace=True)

第三种方法：全局替换

df.fillna('0', inplace=True)

[4e4ac309c54347aa931f378570407e66.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4e4ac309c54347aa931f378570407e66.png

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