如何使用 pandas 擦除某个列中的“nan”值？

Question

我有一列有一堆混合了“nan”的行。 我只想删除“nan”，而不是包含“nan”的整行。 该列中的某些单元格有多个 nan，例如：nan、nan、nan、nan，而某些单元格的名称是我需要的 nan，例如：Jefferson,nan,nan,nan

我怎样才能抹去nan？

Answer 1

您可以尝试将 nan 替换为某个值，例如 0 或 ""？ pandas.DataFrame.fillna

Answer 2

来自： geekforgeek

在 Pandas DataFrame 中用零替换 NaN 值的方法：

fillna()
The fillna() function is used to fill NA/NaN values using the specified method.
replace()
The dataframe.replace() function in Pandas can be defined as a simple method used to replace a string, regex, list, dictionary etc. in a DataFrame.

替换 NaN 值的步骤：

For one column using pandas:

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)

For one column using numpy:

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].replace(np.nan, 0)

For the whole DataFrame using pandas:

df.fillna(0)

For the whole DataFrame using numpy:

df.replace(np.nan, 0)

我的建议：当您使用字符串时，将 NaN 替换为空格“”，并在处理 dataframe 时跳过该值 ==“”

Answer 3

这应该有效。 我正在使用正则表达式仅匹配'nan'或'nan,<something>'并且我将其替换为空字符串'' 。

我决定使用正则表达式，因为根据您的问题，我认为您不能使用文字字符串，因为您不知道确切是在单元格内（可以是任意数量的'nan's .

import pandas as pd

data = {'names': ['Jefferson', 'nan', 'Olivia', 'nan', 'nan', 'nan,nan,nan', 'Rebekah'],
        'numbers': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}

df = pd.DataFrame(data=data)
df['names'] = df['names'].replace({r'^nan$': '', r'^nan,.*': ''}, regex=True)
df

如果我们不是在谈论字符串'nan'那么df.fillna('')应该可以。