python dataframe NaN处理方式

Pearl ·
更新时间:2024-11-13
· 896 次阅读

将dataframe中的NaN替换成希望的值

import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}]) data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1') print data # 将NaN替换为None print data.where(data.notnull(), None)

输出结果:

col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 NaN col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 None

以上这篇python dataframe NaN处理方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。

您可能感兴趣的文章:在Pandas中处理NaN值的方法数据清洗--DataFrame中的空值处理方法删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法python设置值及NaN值处理方法



nan dataframe Python

需要 登录 后方可回复, 如果你还没有账号请 注册新账号