Python Pandas – 用0替换数据框中的所有NaN元素

使用fillna()方法替换NaN值。 假设以下是我们在Microsoft Excel中打开的CSV文件，其中包含一些NaN值−

首先，导入所需的库−

import pandas as pd

将数据从CSV文件加载到Pandas DataFrame中−

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

使用fillna()方法将NaN值替换为0−

dataFrame.fillna(0)

示例

以下是代码示例

import pandas as pd

# 将数据从CSV文件加载到Pandas DataFrame中
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# 用0替换NaN值
res = dataFrame.fillna(0)
print("\n替换NaN值后的DataFrame...\n",res)

输出

这将产生以下输出−

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

替换NaN值后的DataFrame...
       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