python - 选择具有 NaN 或 NULL 值的 pandas 数据框列并用 0 填充

Question

我有一个数据框，在几个不同的列中有一些缺失的数据。如何编写一个函数来识别缺少（即 NaN 或 NULL 值）数据的列并用 0 填充它们？

我目前有这个用于输入我已经知道缺少数据的特定列；但是我试图想出一个函数来自己查找缺少数据的列。

def fill_blanks(dataframe, column):
    dataframe[column] = dataframe[column].fillna(0)

标签： pythonpandas

Answer 1

你可以使用.fillna()

df = df.fillna(0)

或者

df.fillna(0, inplace=True)