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而df.fillna(0)用0填充所有NA / NaN值,是否有一个函数将所有非NA / NaN值替换为另一个值,例如1？
如果我的DataFrame中的值是可变长度列表,那么：
> df.replace()要求列表长度相同
>布尔索引,如df [len(df)> 0] = 1抛出ValueError：无法插入True,已经存在
> pandas.get_dummies()抛出TypeError：unhashable类型：’list’
有更简单的解决方案吗？
解决方法:
您可以使用df [df.notnull()] = 1进行索引/赋值.例如：
>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, 5], [2, 5, np.nan], [2, 5, np.nan]])
>>> df # example frame
0 1 2
0 NaN 2 5
1 2 5 NaN
2 2 5 NaN
>>> df[df.notnull()] = 1
>>> df
0 1 2
0 NaN 1 1
1 1 1 NaN
2 1 1 NaN
标签：python,dataframe,pandas,nan
来源： https://codeday.me/bug/20190519/1136990.html
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170033.html原文链接：https://javaforall.cn
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