Question

我有一些数据，我想用...替换点Nan。

但是，当我将列['Cost']相乘时，'Nan'也会增加：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([{'Name': 'Chris', 'Item Purchased': 'Sponge', 'Cost': 22.50},
                   {'Name': 'Kevyn', 'Item Purchased': 'Kitty Litter', 'Cost': 2.50},
                   {'Name': 'Filip', 'Item Purchased': 'Spoon', 'Cost': '...'}],
                  index=['Store 1', 'Store 1', 'Store 2'])
df.replace ('...', 'Nan', inplace =True)
df['Cost']*=10
df

如何使数字成倍增加？

Answer 1

请勿使用字符串，但请使用np.NaN。

Answer 2

一个字符串可以相乘（好吧，当乘以时更好地说“重复”）：

>>> 'nan' * 10
'nannannannannannannannannannan'

但你想要“数字”nan：

>>> float('nan') * 10
nan

请替换为float nan：

>>> df.replace ('...', float('nan'), inplace =True)
>>> df['Cost']*=10
>>> df
          Cost Item Purchased   Name
Store 1  225.0         Sponge  Chris
Store 1   25.0   Kitty Litter  Kevyn
Store 2    NaN          Spoon  Filip

Answer 3

如果您从CSV文件中读取数据并获得'...'，则最简单的方法是指示Pandas.read_csv '...'为NaN值，使用na_values参数：

na_vals = ['...', '', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan', '1.#IND', '1.#QNAN', 'N/A', 'NA', 'NULL']
df = pd.read_csv(..., na_values=na_vals)

如何在乘以和正确的.replace时避免重复

3 个答案: