python dataframe NaN處理方式
更新時(shí)間：2019年12月26日 16:17:26 作者：伴生伴熟
今天小編就為大家分享一篇python dataframe NaN處理方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來(lái)看看吧
將dataframe中的NaN替換成希望的值
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}])
df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}])
data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1')
print data
# 將NaN替換為None
print data.where(data.notnull(), None)
輸出結(jié)果：
col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 NaN col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 None
以上這篇python dataframe NaN處理方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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