如何将数据框列转换为字符串并替换 nans（fillna 不起作用）

Question

我有一个 pandas 数据框，其中有一列整数，其中包含一些 nans。我想将它们从整数转换为字符串，并用 'not available'.

之类的描述替换 nans

主要原因是因为我需要在该列上运行 groupbys，除非我转换 nans，否则 groupby 将摆脱它们！为什么会发生这种情况，以及整个 pandas 社区如何没有起来武装起来，是一个完全不同的讨论（当我第一次了解到它时，我简直不敢相信...）。

我试过下面的代码，但它不起作用。请注意，我已经尝试了 astype(str) 和 astype('str'）。在这两种情况下，列都会转换为对象，而不是字符串；可能是因为 Python 假设（错误地，它们在我的数据框中都具有相同的长度）字符串的长度不同？但是，最重要的是，fillna() 不起作用，nans 仍然是 nans！为什么？

import numpy as np
import pandas as pd

df= pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(10000,5)), columns=['a','b','c','d','e'])
df.iloc[0,0]=np.nan
df['a']=df['a'].astype(str)
df['a']=df['a'].fillna('not available')
print(df.dtypes)
print(df.head())

Answer 1

fillna 在将这些值转换为 'str' 后将不起作用，该列中不再有 np.nan，而是字符串值 'nan':

df= pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(10000,5)), columns=['a','b','c','d','e'])
df.iloc[0,0]=np.nan
#df['a']=df['a'].astype(str) <-- You don't need this line.
df['a']=df['a'].fillna('not available')
print(df.dtypes)
print(df.head())

输出：

a    object
b     int32
c     int32
d     int32
e     int32
dtype: object
               a  b  c  d  e
0  not available  6  3  9  7
1              5  4  5  5  3
2              4  2  5  3  2
3              4  9  2  8  3
4              2  6  5  9  1

Answer 2

df= pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(10,5)), columns=['a','b','c','d','e'])
df.iloc[0,0]=np.nan

df.isnull()
Out[329]: 
       a      b      c      d      e
0   True  False  False  False  False
1  False  False  False  False  False
2  False  False  False  False  False
3  False  False  False  False  False
4  False  False  False  False  False
5  False  False  False  False  False
6  False  False  False  False  False
7  False  False  False  False  False
8  False  False  False  False  False
9  False  False  False  False  False

改成str后

df['a']=df['a'].astype(str)

df.isnull()
Out[332]: 
       a      b      c      d      e
0  False  False  False  False  False
1  False  False  False  False  False
2  False  False  False  False  False
3  False  False  False  False  False
4  False  False  False  False  False
5  False  False  False  False  False
6  False  False  False  False  False
7  False  False  False  False  False
8  False  False  False  False  False
9  False  False  False  False  False

您将 np.nan 的空值更改为字符串 'nan'

df.iloc[0,0]
Out[334]: 'nan'

如何将数据框列转换为字符串并替换 nans（fillna 不起作用）

How to convert a dataframe column to string and replace nans (fillna not working)

nan

dataframe

pandas

fillna