Python 用 NaN Pandas 替换所有数值

发布于07月06日

我有一个数据帧，看起来像这样:

data = {'Region': ['Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Asia','Asia','Asia','Asia'],
         'Country': ['South Africa','South Africa','South Africa','South Africa','South Africa','South Africa','South Africa','South Africa','Japan','Japan','Japan','Japan'],
         'Product': ['ABC','ABC','ABC','ABC','XYZ','XYZ','XYZ','XYZ','DEF','DEF','DEF','DEF'],
         'Year': [2016, 2017, 2018, 2019,2016, 2017, 2018, 2019,2016, 2017, 2018, 2019],
         'Price': [500, 400, 0,450,750,0,0,890,0,0,415,0],
         'Quantity': [1200,1700,0,330,500,0,0,120,300,0,50,0],
         'Value': [600000,680000,0,148500,350000,0,0,106800,0,0,20750,0]}

df = pd.dataframe(data)

我想用NaN替换所有的数值(例如，年份、价格、数量、价值列中的数值)，但我想不出一个好方法.

推荐答案

按DataFrame.select_dtypes Select 数值列并设置缺失值:

df[df.select_dtypes(np.number).columns] = np.nan

或者，如果可能，某些行具有数字或保存的数字，如字符串，使用to_numeric进行测试，使用DataFrame.where进行设置NaNs:

df = df.where(df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').isna())
print (df)
    Region       Country Product  Year  Price  Quantity  Value
0   Africa  South Africa     ABC   NaN    NaN       NaN    NaN
1   Africa  South Africa     ABC   NaN    NaN       NaN    NaN
2   Africa  South Africa     ABC   NaN    NaN       NaN    NaN
3   Africa  South Africa     ABC   NaN    NaN       NaN    NaN
4   Africa  South Africa     XYZ   NaN    NaN       NaN    NaN
5   Africa  South Africa     XYZ   NaN    NaN       NaN    NaN
6   Africa  South Africa     XYZ   NaN    NaN       NaN    NaN
7   Africa  South Africa     XYZ   NaN    NaN       NaN    NaN
8     Asia         Japan     DEF   NaN    NaN       NaN    NaN
9     Asia         Japan     DEF   NaN    NaN       NaN    NaN
10    Asia         Japan     DEF   NaN    NaN       NaN    NaN
11    Asia         Japan     DEF   NaN    NaN       NaN    NaN