Pandas替换某些列的空值

Question

我有一个包含许多列的数据框，例如：

df:
name   salary  age   title
John      100   35    eng
Bill      200  NaN    adm
Lena      NaN   28    NaN
Jane      120   45    eng

我想要替换薪资和年龄列中的空值，但不想替换其他列。我知道可以像这样操作：

u = df[['salary', 'age']]
df[['salary', 'age']] = u.fillna(-1)

但这似乎很简洁，因为它涉及复制。有更有效的方法吗？

- breezymri

Answer 1

根据 Pandas 文档的 23.3 章节

values = {'salary': -1, 'age': -1}
df.fillna(value=values, inplace=True)

- Muhammad Raihan Muhaimin

Answer 2

试试这个：

subset = ['salary', 'age']
df.loc[:, subset] = df.loc[:, subset].fillna(-1)

- piRSquared

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感谢@piRSquared的回答，这就是我在寻找的最终答案：df.loc[:, ['salary', 'age']].fillna(-1, inplace=True) - breezymri

inplace=True不适用于子切片：https://stackoverflow.com/questions/46377263/pandas-fillna-method-does-not-work-inplace - Cheng

这种方法不再有效。但是df.loc[:, ['salary', 'age']] = df.loc[:, ['salary', 'age']].fillna(-1)是可行的。 - Francis Smart

@FrancisSmart，请看一下你上面Cheng的评论。他指的是同样的事情。 - piRSquared

@piRSquared，只是尝试让答案更易于理解。 - Francis Smart

Answer 3

外观不太美观，但功能正常：

df.salary.fillna(-1, inplace=True)
df.age.fillna(-1, inplace=True)
df
>>>    name  salary   age title
    0  John   101.0  35.0   eng
    1  Bill   200.0  -1.0   adm
    2  Lena    -1.0  28.0   NaN
    3  Jane   120.0  45.0   eng

- xirururu

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这是唯一对我有效的方法。谢谢！ - Alex

Answer 4

我希望fillna()有像drop()一样的子集参数，也许应该向pandas提交请求，但我认为这是最干净的版本。

df[["salary", "age"]] = df[["salary", "age"]].fillna(-1)

- haneulkim

Answer 5

你可以做：

df = df.assign(
    salary=df.salary.fillna(-1),
    age=df.age.fillna(-1),
)

如果您想将其与其他操作链接在一起。

- kris