如何替换 nan 和 null 值？

Question

我编写了以下代码，从 csv 文件中获取一列并删除单元格中的所有非整数值。

    print("before:"+str(listname[i]))
    num = listname[i]
    if pd.isna(listname[i]):
        num = 0
    else:
        num = num

    num = re.sub("[^\d\.]", "", str(num))
    if math.isnan(num):
        num = 0
    else:
        num = num

    print("after:"+str(num))
    return num,listname,i

如果单元格的值恰好是 nan/null，它会跳过该文件，但是我希望它将单元格的 null/nan 值取为 0 并继续计算。有什么简单的方法可以做到这一点吗？如果需要更多信息，请告诉我。

Answer 1

有两种方法，一种方法是使用 pd.dropna() ，它会取值的平均值并用它填充。另一种方式是 pd.fillna(value)，其中 values 是您指定的值。希望这能回答您的问题！