我有一个pandas数据框，其中一列是datatype object。此列中存在一个空白元素，因此我尝试使用df['colname'].isnull().sum()检查此列中是否还有其他空元素，但它给了我0。如何将上述值（空）替换为任意值（数字），以便将该列转换为float数据类型的列，以进行进一步的计算。
答案 0 :(得分：2)
$('#productInput').on('input', function() {
let _this = $(this);
let foundOption;
let optSelector = `option[value='${_this.val()}']`;
if (_this.val() === '') {
return;
} else if ($('#returnedProducts').find(optSelector).length) {
console.log("else");
} else {
const searchResult = $(this).val();
$.ajax({ url: '/autocomplete',
data: {
search_result:searchResult
},
"_token": "{{ csrf_token() }}",
type: "POST",
success: function (response) {
console.log(response);
$("#returnedProducts").empty();
var result = response.hits.hits;
//for each result in the object, append to option list
for (let i = 0; i < result.length; i++) {
$("#returnedProducts").append($("<option/>",
{
"srindex": i,
"data-attributes": JSON.stringify(result[i]._source.frame.group),
"data-covers":JSON.stringify(result[i]._source.covers[1]),
"value": result[i]._source.group_cover_color,
"html": result[i]._source.group_cover_color,
}
));
}
}
});
}
});
pandas.to_numeric这将为无法转换为数字的任何事物产生df['colname'] = pd.to_numeric(df['colname'], errors='coerce')
。之后，您可以使用np.nan
fillna一口气
df['colname'] = df['colname'].fillna(0)