我正在尝试检查空值，将其替换为零，并检查该值是否小于 5
来自一些研究
#df = df[df['speed'] < 5]
将删除大于 5 的记录
和
#df.fillna(0) will replace nulls
我已经尝试过了
df = df[df[df['speed'].fillna(0, inplace=True)]< 5]
但是它返回一个索引错误，我希望它需要分步完成
提前致谢
最佳答案
使用boolean indexing - 使用 fillna 而不使用 inplace=True，因为 inplace 返回 None:
df[df['speed'].fillna(0) < 5]
另一个解决方案:
df[(df['speed'] < 5) | df['speed'].isna()]
如果需要inplace操作，请使用2步，但在过滤后的DataFrame中，NaN被替换为0:
df['speed'].fillna(0, inplace=True)
df[df['speed'] < 5]
关于Python - 用 0 替换 null 并检查是否小于，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56258187/