如何有效替換 Pandas DataFrame 中的 NaN 值？

替換Dataframe 欄位中的NaN 值

使用Pandas Dataframe 時，遇到表示為NaN（非數字）的遺失或無效資料）價值觀可能是常見的挑戰。這些值可能會阻礙數據處理和分析。為了解決這個問題，我們可以利用各種方法來取代這些 NaN 值。

一個有效的解決方案是使用 DataFrame.fillna() 或 Series.fillna() 方法。此方法提供了一種簡單直接的方法來用指定值填入缺失值。例如：

df = df.fillna(0)

在此範例中，資料幀「df」中的所有 NaN 值將替換為 0。如果需要，您也可以按列指定替換值：

df[1] = df[1].fillna(0)

或者，您可以使用特定於列的功能：

df = df.fillna({1: 0})

替換NaN 值的其他方法包括：

• 使用.replace 方法：此方法可讓您將NaN 替換為特定值或另一個列值。
• 將 NaN 轉換為不同的資料類型：您可以轉換在應用函數之前，將 NaN 轉換為不同的資料類型，例如浮點或整數。
• 使用 .sparse 屬性：此屬性可讓您操作稀疏數據，其中包括 NaN 值。

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