Pandna dataframe fillna () hanya beberapa kolom di tempat

Saya mencoba untuk mengisi nilai dalam dataframe Pandas dengan 0 untuk hanya beberapa subset kolom.

Ketika saya melakukannya:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3,None],'b':[4,5,None,6],'c':[None,None,7,8]})
print df
df.fillna(value=0, inplace=True)
print df

Hasil:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  NaN  7.0
3  NaN  6.0  8.0
     a    b    c
0  1.0  4.0  0.0
1  2.0  5.0  0.0
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Ini menggantikan setiap Nonedengan 0. Yang ingin saya lakukan adalah, hanya mengganti Nones di kolom adan b, tetapi tidak c.

Apa cara terbaik untuk melakukan ini?

Anda dapat memilih kolom yang Anda inginkan dan melakukannya dengan tugas:

df[['a', 'b']] = df[['a','b']].fillna(value=0)

Output yang dihasilkan seperti yang diharapkan:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Anda dapat menggunakan dict, fillnadengan nilai berbeda untuk kolom berbeda

df.fillna({'a':0,'b':0})
Out[829]: 
     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Setelah menetapkan kembali

df=df.fillna({'a':0,'b':0})
df
Out[831]: 
     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Anda dapat menghindari membuat salinan objek menggunakan solusi Wen dan inplace = Benar:

df.fillna({'a':0, 'b':0}, inplace=True)
print(df)

Yang menghasilkan:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Inilah cara Anda dapat melakukan semuanya dalam satu baris:

df[['a', 'b']].fillna(value=0, inplace=True)

Breakdown: df[['a', 'b']]memilih kolom yang ingin Anda isi dengan nilai NaN, value=0memintanya untuk mengisi NaN dengan nol, dan inplace=Trueakan membuat perubahan permanen, tanpa harus membuat salinan objek.

menggunakan jawaban teratas menghasilkan peringatan tentang membuat perubahan pada salinan df slice. Dengan anggapan Anda memiliki kolom lain, cara yang lebih baik untuk melakukannya adalah dengan menggunakan kamus:
df.fillna({'A': 'NA', 'B': 'NA'}, inplace=True)

Atau sesuatu seperti:

df.loc[df['a'].isnull(),'a']=0
df.loc[df['b'].isnull(),'b']=0

dan jika ada lagi:

for i in your_list:
    df.loc[df[i].isnull(),i]=0

Terkadang sintaks ini tidak berfungsi:

df[['col1','col2']] = df[['col1','col2']].fillna()

Gunakan yang berikut ini sebagai gantinya:

df['col1','col2']