![](/img/trans.png)
[英]Pandas - replace all NaN values in DataFrame with empty python dict objects
[英]Replace all values with NaN in the dataframe in pandas
我有一个小数据帧(df):
unique a b c d
0 None None None None
1 None None None None
2 None 0132 None None
3 None None None 0231
4 None None None None
5 None None 0143 None
6 0121 None None None
7 None None None 0432
我需要用NaN替换所有值。 我尝试应用df.fillna(np.NAN)
,但它不会更改单元格中的值,其中有一个数字。 如何使所有值都被替换? Dataframe应如下所示:
unique a b c d
0 NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN
使用loc
分配np.nan
df.loc[:] = np.nan
iloc
也有效
df.iloc[:] = np.nan
使用DataFrame
构造函数并通过df
传递索引和列名称:
df = pd.DataFrame(columns=df.columns, index=df.index)
只是添加到池中,这也有效:
df[:] = np.nan
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.