处理数据类型对象的数据框列的缺失数据

【问题标题】：Handle missing data for a dataframe column of datatype object处理数据类型对象的数据框列的缺失数据
【发布时间】：2018-08-31 13:43:57
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列是数据类型 object 。此列中存在一个空白元素，因此我尝试使用df['colname'].isnull().sum() 检查此列中是否还有其他空元素，但它给了我0。如何将上面的值（空）替换为任意值（数字），以便我可以将此列转换为浮点数据类型的列以进行进一步计算。

【问题讨论】：

df['colname'].eq(' ').sum()

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

`pandas.to_numeric`

df['colname'] = pd.to_numeric(df['colname'], errors='coerce')

这将为无法转换为数字的任何事物生成np.nan。在此之后，您可以使用fillna 填写您想要的任何值

df['colname'] = df['colname'].fillna(0)

一键搞定

df['colname'] = pd.to_numeric(df['colname'], errors='coerce').fillna(0)

【讨论】：