Python Pandas - 用 0 替换 DataFrame 中的所有 NaN 元素

要替换 NaN 值，请使用该fillna()方法。假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开的带有一些 NaN 值的 CSV 文件 -

首先，导入所需的库 -

import pandas as pd

将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -

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

使用以下方法将 NaN 值替换为 0 fillna()-

dataFrame.fillna(0)

示例

以下是代码

import pandas as pd

#将 CSV 文件中的数据加载到 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("\nDataFrame after replacing NaN values...\n",res)

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

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