python pandas在csv文件的特定列中删除行并替换值

Question

我可以使用pandas python模块执行以下操作：

1. 自动删除在特定列（例如第1列和第2列）没有值的行
2. 将剩余的缺失值替换为预定义的值

我在网上搜索，找不到同时满足这两个条件的方法。

例：
此输入（其中NA是特定字符或空白，而X是另一个字符，已知为先验）

NA, 1, 2, X, 5, 6
5, 6, 7, 8, 9, 10
NA, 3, 4, 5, 6, 7
9, 8, 7, 6, 5, X  

应该成为

5, 6, 7, 8, 9, 10
9, 8, 7, 6, 5, 0

Answer 1

要删除带有NA的行，您可以执行以下操作：

df.dropna()

要指定检查NaN的列，可以提供subset关键字参数，请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/genic/pandas.DataFrame.dropna.html
要替换某个值，您可以执行以下操作：

df.replace('X', 0)

完整示例：

In [14]: df
Out[14]: 
    0  1  2  3  4   5
0 NaN  1  2  X  5   6
1   5  6  7  8  9  10
2 NaN  3  4  5  6   7
3   9  8  7  6  5   X

In [15]: df.dropna(subset=[0,1])
Out[15]: 
   0  1  2  3  4   5
1  5  6  7  8  9  10
3  9  8  7  6  5   X

In [16]: df.dropna(subset=[0,1]).replace('X', 0)
Out[16]: 
   0  1  2  3  4   5
1  5  6  7  8  9  10
3  9  8  7  6  5   0

另外，在数字列中使用'X'类'X'字符串不是很有效（这会使它成为object类型，而不是int或float ）