将dataframe中的NaN替换成希望的值

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
# 将NaN替换为None
print data.where(data.notnull(), None)

输出结果:

 col1 col2 col3
0  a   1  11
1  b   2  NaN
 col1 col2 col3
0  a   1  11
1  b   2 None

以上这篇python dataframe NaN处理方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!