Pandas dataframe fillna () chỉ một số cột tại chỗ

Tôi đang cố gắng điền vào bất kỳ giá trị nào trong khung dữ liệu Pandas bằng 0 chỉ cho một số tập hợp con của các cột.

Khi tôi làm:

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

Đầu ra:

     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

Nó thay thế mọi thứ Nonebằng 0. Những gì tôi muốn làm là, chỉ thay thế Nones trong cột avà b, nhưng không c.

Cách nào là tốt nhất để thực hiện việc này?

Bạn có thể chọn các cột mong muốn và thực hiện bằng cách gán:

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

Kết quả đầu ra như mong đợi:

     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

Bạn có thể sử dụng dict, fillnavới giá trị khác nhau cho cột khác nhau

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

Sau khi gán nó trở lại

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

Bạn có thể tránh tạo một bản sao của đối tượng bằng giải pháp của Wen và inplace = True:

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

Sản lượng nào:

     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

Đây là cách bạn có thể làm tất cả trong một dòng:

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

Phân tích: df[['a', 'b']]chọn các cột bạn muốn điền giá trị NaN cho value=0nó , bảo nó điền vào NaN bằng 0 và inplace=Truesẽ thay đổi vĩnh viễn mà không phải tạo bản sao của đối tượng.

sử dụng câu trả lời trên cùng tạo ra một cảnh báo về việc thực hiện các thay đổi đối với bản sao của lát cắt df. Giả sử rằng bạn có các cột khác, cách tốt hơn để làm điều này là chuyển từ điển:
df.fillna({'A': 'NA', 'B': 'NA'}, inplace=True)

Hoặc một cái gì đó như:

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

và nếu có thêm:

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

Đôi khi cú pháp này không hoạt động:

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

Sử dụng như sau thay thế:

df['col1','col2']