python - 用“INF”替换 NaN 值

Question

我正在尝试过滤我的几行Pandas dataframe并替换过滤器标识的 NaN 值，以将它们替换为“无限”值。基本上 loc[] 过滤掉列 nur=0 和 mtbur 为空的行（mtbur 和 nur 是整数）。但是，我知道无限值在数据集中看起来并不干净。因此，我可以做些什么来使我的查询工作，你会建议我添加什么类似于“无限”值？

这是一段代码：

df.loc[(df.mtbur.isnull()) & (df.nur==0)].fillna(value='INF')

标签： pythonpandas

Answer 1

我会用np.inf.

import numpy as np
m_inf = (df.mtbur.isnull()) & (df.nur==0)

使用DataFrame.mask或DataFrame.where：

df = df.mask(m_inf,np.inf)
#df = df.where(~m_inf,np.inf)

如果要选择特定列：

cols = [list_of_your_columns]
df[cols] = df[cols].mask(m_inf,np.inf)