如何在 pandas 中将 NaN 转换为 'N/A'？

Question

如何在 Pandas 中将 NaN 转换为 N/A？

如有任何想法和建议，我们将不胜感激！

Answer 1

您应该澄清为什么要将 NaN 转换为 'N/A'。 NaN 是缺失数据的特殊内部表示。当然“N/A”代表缺失数据，但对于 python 来说，这只是另一个字符串，并且与 None/null/missing 值明显不同。

未经澄清，我假设您在编写 CSV、XL 等时希望将 NaN 值导出为“N/A”……；为此，您可以使用 na_rep 参数

df.to_csv('path/to/my.csv', na_rep='N/A')

这将使导出文件中的 NaN 值写为“N/A”。

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pandas 还有一个 fillna 函数，但请注意，这会将丢失的数据转换为字符串，例如，

df.fillna('N/A')

现在不会有任何丢失的数据，并且 pd.isna() 将不起作用，因为字符串“N/A”不是空条目

Answer 2

pandas 中有一个特定的内置值表示 N/A：

pd.NA

。 这与

NaN

或

None

的处理方式不同。 在大多数情况下，您可以在输出期间使用

na_rep="N/A"

请求特殊表示：

import numpy as np
import pandas as pd

# example dataframe
df = pd.DataFrame({"a": [1.0, 2.0, np.nan], "b": [np.nan, 3.0, 4.0]})
print(df)

给予：

     a    b
0  1.0  NaN
1  2.0  3.0
2  NaN  4.0

现在用

NaN

替换

NA

值：

# replace NaNs with NA
df.replace(np.nan, pd.NA, inplace=True)
print(df)

给予：

      a     b
0   1.0  <NA>
1   2.0   3.0
2  <NA>   4.0

输出到文本或 csv 时，您可以使用任何字符串表示形式格式化它们：

df.to_csv('path/to/my.csv', na_rep='N/A')

或者作为 HTML 格式的表格：

df.style.format(na_rep="N/A")

为了获得更漂亮的结果：