如何替換 Pandas DataFrame 欄位中的 NaN 值？

替換資料幀列中的NaN 值

在資料幀列中遇到NaN（非數字）值可能會導致錯誤應用函數。為了解決這個問題，Pandas 提供了一個方便的解決方案，使用 DataFrame.fillna() 或 Series.fillna()。

範例：

考慮「金額」欄位中具有 NaN 值的 Pandas Dataframe :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "itm": [420, 421, 421, 421, 421, 485, 485, 485, 485, 489, 489],
    "Date": ['2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-09', '2012-09-16', '2012-09-23', '2012-09-30', '2012-09-09', '2012-09-16'],
    "Amount": [65211, 29424, 29877, 30990, 61303, 71781, np.nan, 11072, 113702, 64731, np.nan]
})

要將「金額」欄位中的 NaN值替換為特定值，請使用fillna():

df["Amount"] = df["Amount"].fillna(0)

或者，您可以傳遞一個包含特定列所需替換值的字典：

df = df.fillna({
    "Amount": 0
})

這將替換“金額”列中的所有NaN 值為0。如果您想用不同的值取代 NaN 值，只需在字典中指定所需的替換即可。

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