无法在pandas数据帧中处理NaN

Question

我有一个带有变量的pandas数据帧，当我打印它时，它显示为主要包含NaN。它是dtype对象。但是，当我运行isnull函数时，它返回＆＃34; FALSE＆＃34;到处。我想知道为什么NaN值没有被编码为缺失，并且如果有任何方法将它们转换为正确处理的缺失值。

谢谢。

Answer 1

您的NaN是字符串

df = pd.DataFrame(dict(A=['Not NaN', 'NaN', np.nan]))
print(df)

         A
0  Not NaN
1      NaN
2      NaN

缺少什么

print(df.isnull())

       A
0  False
1  False
2   True

字符串不会丢失，np.nan是。

您可以使用

mask字符串

df.A.mask(df.A.eq('NaN')).isnull()

0    False
1     True
2     True
Name: A, dtype: bool

Answer 2

在piRSquared的基础上，处理NaN值的一种可能方法（如果适用于您的问题）是将NaN输入转换为列的中位数。

df = df.fillna（df.mean（））