使用 Python 用所有 0 值填充空白数据框列
Fill in a blank dataframe column with all 0 values using Python
我有一个 Python 数据框，其中有一个名为 'avg_snow' 的列，当我将 table 输出到 CSV 文件时，该列完全空白。
我想用值 0（数据类型 float）填充空白行。我尝试了以下方法，但它给了我一个错误。
merged_left_1 = merged_left_1['avg_snow'].replace('', 0, inplace = True)
这是我收到的错误消息：
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
您可以通过多种方式做到这一点。我正在创建一个虚拟数据框来向您展示它是如何工作的：
df = pd.DataFrame(data=[None,None,None],columns=['a'])
一种方法是：
df['a'] = 0 # Use this if entire columns values are None.
或者更好的方法是使用 pandas' fillna:
df.a.fillna(value=0, inplace=True) # This fills all the null values in the columns with 0.
我有一个 Python 数据框，其中有一个名为 'avg_snow' 的列，当我将 table 输出到 CSV 文件时，该列完全空白。
我想用值 0（数据类型 float）填充空白行。我尝试了以下方法，但它给了我一个错误。
merged_left_1 = merged_left_1['avg_snow'].replace('', 0, inplace = True)
这是我收到的错误消息：
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
您可以通过多种方式做到这一点。我正在创建一个虚拟数据框来向您展示它是如何工作的：
df = pd.DataFrame(data=[None,None,None],columns=['a'])
一种方法是：
df['a'] = 0 # Use this if entire columns values are None.
或者更好的方法是使用 pandas' fillna:
df.a.fillna(value=0, inplace=True) # This fills all the null values in the columns with 0.