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python - 如何根据索引将单列中的 NaN 替换为 0

问题描述

编码非常新，所以请原谅我缺乏知识
我目前有一个看起来像这样的数据框：

date         A     B    C    
2006-11-01   NaN   1    NaN
2016-11-02   NaN   NaN  1
2016-11-03   1     NaN  NaN
2016-11-04   NaN   1    NaN
2016-11-05   NaN   1    NaN
2016-11-06   NaN   NaN  NaN
2016-11-07   NaN   1    NaN

例如，我想要做的是：
将 2016 年 11 月 3 日之后的所有日期的 A 列中的所有 NaN 替换为 0，并且能够对每一列执行相同的操作，但对应的日期不同。

我努力了 

for col in df:
    if col == 'A' & 'date' > '2016-11-03':
        value_1 = {'A':0}
        df = df.fillna(value=value_1)

但我收到了这个错误TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' and 'str'
我确定这与我缺乏知识有关，但我不确定如何继续。

编辑：我正在寻找的是这样的：

date         A     B    C    
2006-11-01   NaN   1    NaN
2016-11-02   NaN   NaN  1
2016-11-03   1     NaN  NaN
2016-11-04   0     1    NaN
2016-11-05   0     1    NaN
2016-11-06   0     NaN  NaN
2016-11-07   0     1    NaN

标签： pythonpandas

解决方案

该条件由两部分组成：在某个日期之后和为 NaN。

condition = (df['date'] > '2016-11-03') & df['A'].isnull()

现在，选择符合条件的行，并使 A 列中的相应项目等于 0：

df.loc[condition, 'A'] = 0

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