NaN は Not A Number の略で、データ内の欠損値を表す一般的な方法の 1 つです。これは特殊な浮動小数点値であり、float 以外の型に変換できません。 NaN 値は、次の主要な問題の 1 つです。

Pandas DataFrame で NaN 値をゼロに置き換えるメソッド

で Python では、Pandas データフレームで NaN 値をゼロに置き換えることができる 2 つの方法があります。それらは次のとおりです。

Pandas fillna() を使用して NaN 値をゼロに置き換えます

fillna() 関数は、指定されたメソッドを使用して NA/NaN 値を埋めるために使用されます。より深く理解するために、いくつかの例を見てみましょう。

Pandas fillna() を使用して列の NaN 値をゼロに置き換えます

fillna() 関数を使用して Pandas データフレームの単一列の NaN 値をゼロに置き換える構文は次のとおりです。

 Syntax: df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)>

Python3

Pythonは小数点以下2桁まで出力します

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出力：

fillna() は単一列の NaN を置き換えます

Pandas fillna() を使用して、列全体の NaN 値をゼロに置き換えます。

fillna() 関数を使用して NaN 値を Pandas データフレーム全体のゼロに置き換える構文は次のとおりです。

 Syntax: df.fillna(0)>

Python3

# importing libraries> import> pandas as pd> import> numpy as np> nums>=> {>'Number_set_1'>: [>0>,>1>,>1>,>2>,>3>,>5>, np.nan,> >13>,>21>, np.nan],> >'Number_set_2'>: [>3>,>7>, np.nan,>23>,>31>,>41>,> >np.nan,>59>,>67>, np.nan],> >'Number_set_3'>: [>2>,>3>,>5>, np.nan,>11>,>13>,>17>,> >19>,>23>, np.nan]}> # Create the dataframe> df>=> pd.DataFrame(nums)> # Apply the function> df>=> df.fillna(>0>)> # print the DataFrame> df>

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Excelで最初の文字を削除する

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出力：

データフレーム全体の NaN を置き換える fillna() 関数

NumPy replace() を使用して NaN 値をゼロに置換する

の データフレーム.replace() Pandas の関数は、 弦 、正規表現、 リスト 、 辞書 、DataFrame など。

NumPy replace() を使用して列の NaN 値をゼロに置き換えます

replace() 関数を使用して NaN 値を Pandas データフレームの単一列のゼロに置き換える構文は次のとおりです。

 Syntax: df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].replace(np.nan, 0)>

Python3

ストアドプログラム制御

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出力：

replace() は単一列の NaN を置き換えます

NumPy replace() を使用して、データフレーム全体の NaN 値をゼロに置き換えます

次を使用して NaN 値を Pandas データフレーム全体のゼロに置き換える構文 replace() 関数 以下のとおりであります：

 Syntax: df.replace(np.nan, 0)>

Python3

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クロムアドレスバー

出力：

データフレーム全体の NaN を置き換える replace() 関数