在 Pandas 数据框中使用数学库检查 NaN

Question

如果我将值 'some value' 分配给数据框的一个索引，则该列的其他索引 return NaN。稍后我想遍历数据帧索引并将值从 NaN 更改。我正在尝试检查 math.isnan()，但它需要输入中的浮点数。我可以使用什么功能来执行此检查？

import pandas as pd
import math
BabyDataSet = [['Bob', 968], ['Jessica', 155], ['Mary', 77], ['John', 578], ['Mel', 973]]
df = pd.DataFrame(data=BabyDataSet, columns=['Names', 'Births'])

df.ix[1, 'MyValue'] = 'some value'

for index, Name in df.iterrows():
    if math.isnan(df.ix[index, 'MyValue']):
        df.ix[1, 'MyValue'] = 'some other value'
print df

期望的输出：

     Names  Births     MyValue

0      Bob     968     some other value

1  Jessica     155     some value

2     Mary      77     some other value

3     John     578     some other value

4      Mel     973     some other value

Answer 1

只需使用pandas自己的fillna():

df.fillna('some other value')

如果您只想更改特定列，您可以提供字典：

df.fillna({'col_name': 'some other value'})

您甚至可以将不同列中的 NaN 更改为不同的值：

df.fillna({'col_a': 'some other value', 'col_b': 'other value'})

在 Pandas 数据框中使用数学库检查 NaN

Checking for NaN with math library in a Pandas Dataframe

python

nan

python-2.7

pandas