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PythonPandas-DataFrame内のすべてのNaN要素を0に置き換えます

NaN値を置き換えるには、fillna（）メソッドを使用します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう-

PythonPandas-DataFrame内のすべてのNaN要素を0に置き換えます

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

fillna（）メソッドを使用してNaN値を0に置き換えます-

dataFrame.fillna(0)

例

以下はコードです

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# replace NaN values with 0s
res = dataFrame.fillna(0)
print("\nDataFrame after replacing NaN values...\n",res)

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500     NaN
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000     NaN
4  Mustang        2500   110.0

DataFrame after replacing NaN values...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500     0.0
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000     0.0
4  Mustang        2500   110.0

  1. Python-DataFrameの値をPandasの別のDataFrameの値に置き換えます

    DataFrameの値を別のDataFrameの値に置き換えるには、replace（）メソッドnPandasを使用します。 まず、最初にDataFrameを作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi", "Lamborghini"], "Place": ["US", "UK"], "Units": [200, 500]}) 別のDataFrameを作成しましょう- dataFrame2 = pd.

  2. Python-PandasDataFrameで負の値を直前の正の値に置き換えます

    負の値を最新の前の正の値に置き換えたいと思います。それで、正の先行値がない場合、値は0に更新されます。 入力 たとえば、入力は-です。 DataFrame:   One  two 0  -2   -3 1   4   -7 2   6    5 3   0   -9 出力 出力は-である必要があります    One two 0   0   0 1   7   0 2   4   2 3   0