Wie kann ich NaN-Werte in einer Pandas DataFrame-Spalte ersetzen?

Ersetzen von NaN-Werten in der Datenrahmenspalte

Das Auftreffen von NaN-Werten (Not-a-Number) in einer Datenrahmenspalte kann zu Fehlern führen, wenn Anwenden von Funktionen. Um dieses Problem zu beheben, bietet Pandas eine praktische Lösung mit entweder DataFrame.fillna() oder Series.fillna().

Beispiel:

Betrachten Sie einen Pandas-Datenrahmen mit NaN-Werten in der Spalte „Betrag“. :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "itm": [420, 421, 421, 421, 421, 485, 485, 485, 485, 489, 489],
    "Date": ['2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16'],
    "Amount": [65211, 29424, 29877, 30990, 61303, 71781, np.nan, 11072, 113702, 64731, np.nan]
})

Um die NaN-Werte in der Spalte „Betrag“ durch einen bestimmten Wert zu ersetzen, verwenden Sie fillna():

df["Amount"] = df["Amount"].fillna(0)

Alternativ können Sie ein Wörterbuch mit den gewünschten Ersatzwerten für bestimmte Spalten übergeben:

df = df.fillna({
    "Amount": 0
})

Dadurch werden alle NaN-Werte in der Spalte „Betrag“ ersetzt durch 0. Wenn Sie NaN-Werte durch einen oder mehrere andere Werte ersetzen möchten, geben Sie einfach die gewünschte Ersetzung im Wörterbuch an.

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