我正在尝试检查null,将其替换为零,并检查该值是否小于5
从一些研究
#df = df[df['speed'] < 5]
将删除大于5的记录
和
#df.fillna(0) will replace nulls
我尝试过
df = df[df[df['speed'].fillna(0, inplace=True)]< 5]
但是它返回索引错误,我希望它需要分步完成
预先感谢
答案 0 :(得分:2)
使用boolean indexing
-将fillna
与inplace=True
一起使用,因为inplace
返回None
:
df[df['speed'].fillna(0) < 5]
另一种解决方案:
df[(df['speed'] < 5) | df['speed'].isna()]
如果需要进行inplace
操作,请使用2个步骤,但是在过滤后的NaN
中,0
被DataFrame
替换了:
df['speed'].fillna(0, inplace=True)
df[df['speed'] < 5]