Pandas dataframe fillna() solo algunas columnas en su lugar
Estoy tratando de completar ninguno de los valores en un marco de datos de Pandas con 0 solo para un subconjunto de columnas.
Cuando lo hago:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3,None],'b':[4,5,None,6],'c':[None,None,7,8]})
print df
df.fillna(value=0, inplace=True)
print df
La salida:
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 5.0 NaN
2 3.0 NaN 7.0
3 NaN 6.0 8.0
a b c
0 1.0 4.0 0.0
1 2.0 5.0 0.0
2 3.0 0.0 7.0
3 0.0 6.0 8.0
Reemplaza cada uno Nonecon 0's. Lo que quiero hacer es solo reemplazar Nones en las columnas ay b, pero no c.
Cual es la mejor manera de hacer esto?
Aceptado
Puede seleccionar las columnas que desee y hacerlo por tarea:
df[['a', 'b']] = df[['a','b']].fillna(value=0)
El resultado resultante es el esperado:
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 5.0 NaN
2 3.0 0.0 7.0
3 0.0 6.0 8.0
Puedes usar dict, fillnacon diferentes valores para diferentes columnas.
df.fillna({'a':0,'b':0})
Out[829]:
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 5.0 NaN
2 3.0 0.0 7.0
3 0.0 6.0 8.0
Después de asignarlo nuevamente
df=df.fillna({'a':0,'b':0})
df
Out[831]:
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 5.0 NaN
2 3.0 0.0 7.0
3 0.0 6.0 8.0
Puedes evitar hacer una copia del objeto usando la solución de Wen e inplace=True:
df.fillna({'a':0, 'b':0}, inplace=True)
print(df)
Cuyos rendimientos:
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 5.0 NaN
2 3.0 0.0 7.0
3 0.0 6.0 8.0
