python - 用 pandas 中的 empty_rows 替换 pandas 数据框中的 NaN

Question

我有下表（df）：

Col1	Col2	Col3
A1	完成的	1234
A2	进行中	1235
A3	钠	1236
A4	完成的	1237
A5	开始	1238
A6	钠	1239

我想用 empty_row 替换数据框中的 NaN。我怎么做？

期望的输出：

Col1	Col2	Col3
A1	完成的	1234
A2	进行中	1235
A3	空行	1236
A4	完成的	1237
A5	开始	1238
A6	空行	1239

到目前为止我尝试了什么？

if df['col2'] == 'NaN':
   df['col2'] = 'empty_row'

我收到以下错误：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我该如何解决这个问题？

标签： pythonpandasdataframereplacenan

Answer 1

您应该使用fillna方法https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html

df['col2'] = df['col2'].fillna('empty_row')