带有 0 的数据框 fillna - Python

在处理数据时，经常会遇到缺失值的情况。缺失值通常标识为 NaN（Not a Number）或 None。然而，当数据框中含有大量 0 时，这种情况会稍微复杂一些，因为 0 也被视为缺失值。

在 Python 的 Pandas 库中，我们可以使用 fillna 方法来填充缺失值。

fillna 方法

fillna 方法用于填充缺失值。该方法返回一个新的 Series 或 DataFrame，并将 NaN 或 None 值替换为指定的值。

下面是 fillna() 方法的基本语法：

df.fillna(value, inplace=True)

其中，value 参数是用于填充缺失值的值或 dict。

inplace 参数默认为 False。如果设置为 True，那么原数据将被覆盖。

处理带有 0 的数据框

在 Pandas 中，我们可以使用 replace() 方法来将 0 替换为 NaN。

import pandas as pd 
import numpy as np 

# 创建一个包含 0 的数据框 
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, np.NaN], 
                   'B': [3, 4, 0, 6], 
                   'C': [0, 0, 9, 10], 
                   'D': [11, 12, 13, 14]}) 
df.replace(0, np.NaN, inplace=True) 

然后，我们就可以使用 fillna() 方法来填充缺失值了。

# 将 NaN 值填充为 -1 
df.fillna(-1, inplace=True) 

请注意，我们使用 inplace=True 参数来修改原始数据。

总结

本文简要介绍了带有 0 的数据框中 fillna() 方法的使用方法。我们首先通过 replace() 方法将 0 替换为 NaN，然后使用 fillna() 方法来填充缺失值。

在数据清洗和分析任务中，必须正确处理缺失值。使用 Pandas 来处理数据可以使缺失值处理变得更加容易和高效。