Cómo reemplazar valores de NaN con ceros en un marco de datos de Pandas

A menudo, es posible que le interese reemplazar los valores de NaN en un DataFrame de pandas con ceros. Afortunadamente, esto es fácil de hacer usando la función fillna () .

Este tutorial muestra varios ejemplos de cómo utilizar esta función.

Ejemplo 1: Reemplazar valores de NaN con ceros en una columna

Supongamos que tenemos el siguiente DataFrame de pandas:

importar numpy como np
 importar pandas como pd

#create DataFrame con algunos valores NaN
df = pd.DataFrame ({'rating': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'puntos': [25, np.nan, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'asiste': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebotes': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame
df

puntos de calificación ayuda a rebotes
0 NaN 25,0 5,0 11
1 85,0 NaN 7,0 8
2 NaN 14,0 7,0 10
3 88,0 16,0 NaN 6
4 94,0 27,0 5,0 6
5 90,0 20,0 7,0 9
6 76,0 12,0 6,0 6
7 75,0 15,0 9,0 10
8 87,0 14,0 9,0 10
9 86,0 19,0 5,0 7

Podemos usar la siguiente sintaxis para reemplazar los valores de NaN con ceros en la columna «calificación»:

# reemplace los NaN por ceros en la columna 'calificación' 
df [' calificación '] = df [' calificación '] .fillna (0)
 
#ver DataFrame
df

	puntos de calificación ayuda a rebotes
0 0,0 25,0 5,0 11
1 85,0 NaN 7,0 8
2 0,0 14,0 7,0 10
3 88,0 16,0 NaN 6
4 94,0 27,0 5,0 6
5 90,0 20,0 7,0 9
6 76,0 12,0 6,0 6
7 75,0 15,0 9,0 10
8 87,0 14,0 9,0 10
9 86,0 19,0 5,0 7

Ejemplo 2: Reemplazar valores de NaN con ceros en varias columnas

Podemos usar la siguiente sintaxis para reemplazar los valores de NaN con ceros en las columnas de «calificación» y «puntos»:

#sustituya los NaN por ceros en las columnas 'calificación' y 'puntos' 
df [[' calificación ', ' puntos ']] = df [[' calificación ', ' puntos ']]. fillna (0)

#view DataFrame
 df

	puntos de calificación ayuda a rebotes
0 0,0 25,0 5,0 11
1 85,0 0,0 7,0 8
2 0,0 14,0 7,0 10
3 88,0 16,0 NaN 6
4 94,0 27,0 5,0 6
5 90,0 20,0 7,0 9
6 76,0 12,0 6,0 6
7 75,0 15,0 9,0 10
8 87,0 14,0 9,0 10
9 86,0 19,0 5,0 7

Ejemplo 3: Reemplazar valores de NaN con ceros en todas las columnas

Podemos usar la siguiente sintaxis para reemplazar los valores de NaN en cada columna con ceros:

#reemplazar los NaN por ceros en todas las columnas 
df = df.fillna (0)

#view DataFrame
 df


        puntos de calificación ayuda a rebotes
0 0,0 25,0 5,0 11
1 85,0 0,0 7,0 8
2 0,0 14,0 7,0 10
3 88,0 16,0 0,0 6
4 94,0 27,0 5,0 6
5 90,0 20,0 7,0 9
6 76,0 12,0 6,0 6
7 75,0 15,0 9,0 10
8 87,0 14,0 9,0 10
9 86,0 19,0 5,0 7

Puede encontrar la documentación completa para la función pandas fillna () aquí .

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Directo & CEO de Statologos LSI

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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