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将所有选定值替换为熊猫中的NaN

pandas python

anky · 技术社区 · 7 年前

test1   test2   test3   test_Date       test5
285685  0000105 0   2016-11-25 00:00:00 
285685  0000106 0   2016-11-25 00:00:00 
285685  0000107 1   2016-11-25 00:00:00 
Null    NULL    #N/A    #DIV/0!

我试图填充这样的内容:

test1   test2   test3   test_Date       test5
285685  0000105 NaN 2016-11-25 00:00:00 NaN
285685  0000106 NaN 2016-11-25 00:00:00 NaN
285685  0000107 1   2016-11-25 00:00:00 NaN
NaN     NaN     NaN     NaN        NaN  NaN

 f = dataframe.replace((0,'NA','NULL','#DIV/0!',' #VALUE','NaN','#N/A','#REF!',' ','0','Null'), np.nan).apply(lambda x: any(~x.isnull()))
 dataframe.loc[:,f]

我得到以下输出:

test1   test2   test3   test_Date
285685 0000105 0.0 2016-11-25 
285685 0000106 0.0 2016-11-25 
285685 0000107 1.0 2016-11-25 
Null   NaN        NaN NaT

提前谢谢。:)

2 回复 | 直到 7 年前

sacuL 7 年前

在值列表中使用方括号代替括号,并省略 .apply

>>> df
    test1  test2  test3            test_Date test5
0  285685  105.0    0.0  2016-11-25 00:00:00      
1  285685  106.0    0.0  2016-11-25 00:00:00      
2  285685  107.0    1.0  2016-11-25 00:00:00      
3    Null    NaN    NaN              #DIV/0!     

>>> df.replace([0,'NA','NULL','#DIV/0!',' #VALUE','NaN','#N/A','#REF!',' ','0','Null'], np.nan)
    test1  test2  test3            test_Date  test5
0  285685  105.0    NaN  2016-11-25 00:00:00    NaN
1  285685  106.0    NaN  2016-11-25 00:00:00    NaN
2  285685  107.0    1.0  2016-11-25 00:00:00    NaN
3     NaN    NaN    NaN                  NaN    NaN

piRSquared 7 年前

如果要从csv文件读取此文件,请使用 na_values https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

read_csv(
    ...,
    na_values=[0,'NA','NULL','#DIV/0!',' #VALUE','NaN','#N/A','#REF!',' ','0','Null'],
    ...
)

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