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python astype如何處理缺失值

小樊
81
2024-11-19 00:30:27
欄目: 編程語言

在Python中，astype()函數(shù)用于將一個NumPy數(shù)組或 Pandas Series/DataFrame的元素類型轉(zhuǎn)換為另一個類型

對于Pandas DataFrame，你可以使用fillna()方法來處理缺失值。例如，如果你想將DataFrame中的所有字符串類型的列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，可以使用以下代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建一個包含缺失值的示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 將字符串類型的列'B'轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，并用0填充缺失值
df['B'] = df['B'].astype(str).fillna('0')

# 將整數(shù)類型的列'B'轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型
df['B'] = df['B'].astype(int)

print(df)

輸出：

     A    B
0  1.0  0
1  2.0  1
2  NaN  2

在這個例子中，我們首先將列’B’中的字符串類型的元素轉(zhuǎn)換為字符串，然后使用fillna()方法將缺失值（NaN）替換為’0’，最后將列’B’轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。

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