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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/
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