替换 Pandas 数据框中的 **NULL** 值

Question

我在这里拉头发。我需要替换熊猫数据框列中的 null 值。这些是空值而不是 NaN 值。

我试过了：

trainData['Embarked'].replace(trainData['Embarked'].isnull, embarkedMost, regex=True)

trainData['Embarked'].replace('', embarkedMost, regex=True)

trainData['Embarked'].replace('', embarkedMost, regex=True, inplace=True)

trainData['Embarked'].str.replace('', embarkedMost, regex=True)

trainData['Embarked'].isnull().replace(np.nan, embarkedMost, regex=True)

trainData['Embarked'].fillna(embarkedMost)

trainData['Embarked'].str.replace(np.Nan, embarkedMost, regex=True)

trainData['Embarked'].str.replace(pd.isnull, embarkedMost, regex=True)

trainData['Embarked'].replace(r'^\s+$', embarkedMost, regex=True, inplace=True)

然后：

trainData.to_csv(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'full.csv'), sep=',')

之后我将数据集加载到 excel 中进行检查，但这些都没有改变数据集。

这为我提供了正确的空值索引：

print(np.where(pd.isnull(trainData['Embarked'])))

我想将 apply 与 lambda 一起使用，但读到它效率极低。

Answer 1

别管大家

解决方法：

trainData['Embarked'] = trainData['Embarked'].fillna(embarkedMost)

我想我可能在不同的目录中打开了一个 csv