选择具有NaN或NULL值的pandas数据框列，并用0填充

Question

我有一个数据框，在几个不同的列中都有一些缺失的数据。我该如何编写一个函数来识别缺少数据（即NaN或NULL值）的列并将其填充为0？

我目前有这个功能，可以在我已经知道缺少数据的地方输入特定的列；但是，我正在尝试提出一个函数，该函数自己查找缺少数据的列。

def fill_blanks(dataframe, column):
    dataframe[column] = dataframe[column].fillna(0)

Answer 1

您可以只使用.fillna()

df = df.fillna(0)

或

df.fillna(0, inplace=True)

Answer 2

您可以在整个数据框上使用fillna(0)：

dataframe = dataframe.fillna(0)

或：

dataframe.fillna(0, inplace=True)

这是您要做什么吗？