Pandas库替换空数据怎么做？Python第三方库pandas如何替换df空值 _python

在python之中经常会使用pandas这个第三方库来创建出行列表格结构的对象，然后用它来完成各种对不同数据的处理。那么在数据处理里面有一个很常见的需求就是替换空值数据，所以这篇文章会来介绍该怎么使用pandas库替换df之中的空数据。

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一、容器构建
在空值处理之前自然是需要将Dataframe容器给创建好才可以，只需要用同名方法并且在其中调用arange()方法以及reshape()方法，并指定列名以及行名即可构建出来一个四行四列的表格结构df对象。
不过该对象之中的所有数据生成之后都是不为空值的随机数，所有需要用iloc属性的切片方式获取到一个单元格，然后赋nan值就可以将其给变为空值，代码示例如下所示：
import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["hn","gd","df","tt"],index=["1","2","3","4"])df.iloc[0,1]=np.nandf.iloc[2,3]=np.nan

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上面代码示例之中就是将一行二列以及三行四列的数据给赋值转为了NaN空值。
二、数据替换
pandas库中实现数据替换的方式有不少，不过因为大致可以分为全局替换以及单个元素替换。单个元素替换指的就是将一列或者是某个单元格之中的空值替换成有效数据，代码示例如下所示：
df["gd"].fillna(df["df"],inplace=True)【Pandas库替换空数据怎么做？Python第三方库pandas如何替换df空值】这个方法的意思就是将列gd之中的空值使用列df中同一行的数据给替换掉，而替换之后的值就是会变成2 。
全局替换使用到的方法为replace()，该方法的调用极为简单，只需要将NaN值以及替换后的值传递进去即可把df对象中所有的空值替换掉，代码如下所示：
df.replace(nan,0)以上就是关于“Pandas库替换空数据怎么做？Python第三方库pandas如何替换df空值”的全部内容了，希望对你有所帮助。