python - 将数据转换为 Pandas 中缺失的数据

标签 python numpy pandas

我有一个混合了 0 和其他数字的 DataFrame。我想将 0 转换为缺失。

例如,我正在寻找可以转换的命令

In [618]: a=DataFrame(data=[[1,2],[0,1],[1,2],[0,0]])

In [619]: a
Out[619]: 
   0  1
0  1  2
1  0  1
2  1  2
3  0  0

In [619]: a
Out[619]: 
   0   1
0  1   2
1  NaN 1
2  1   2
3  NaN NaN

我尝试了 pandas.replace(0, NaN),但我收到一个错误,指出 NaN 未定义。而且我看不到任何地方可以从中导入 NaN。

最佳答案

只需执行 from numpy import nan。 (您必须将 DataTable 转换为浮点类型,因为您不能在整数数组中使用 NaN。)

关于python - 将数据转换为 Pandas 中缺失的数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11889474/

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