pandas 替换列的子集的空值 [英] pandas replace null values for a subset of columns
本文介绍了 pandas 替换列的子集的空值的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有一个包含许多列的数据框,例如:
I have a data frame with many columns, say:
df:
name salary age title
John 100 35 eng
Bill 200 NaN adm
Lena NaN 28 NaN
Jane 120 45 eng
我要替换薪水和年龄中的空值,但在其他列中不使用.我知道我可以做这样的事情:
I want to replace the null values in salary and age, but no in the other columns. I know I can do something like this:
u = df[['salary', 'age']]
df[['salary', 'age']] = u.fillna(-1)
但这似乎很简洁,因为它涉及复制.有没有更有效的方法可以做到这一点?
But this seems terse as it involves copying. Is there a more efficient way to do this?
推荐答案
尝试一下:
df.loc[:, ['salary', 'age']].fillna(-1, inplace=True)
这篇关于 pandas 替换列的子集的空值的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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