Python -将字符串'NA‘视为空或NaN以执行fillna()

Python中的fillna()函数用于将缺失值（NaN）替换为指定的值。在这个问答内容中，我们需要将字符串'NA'视为空或NaN来执行fillna()操作。

在Python中，可以使用pandas库来处理数据和执行fillna()操作。pandas是一个强大的数据分析和处理库，提供了丰富的函数和方法来处理数据。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个包含'NA'字符串的Series或DataFrame对象，并使用fillna()函数将其替换为NaN：

# 创建一个包含'NA'字符串的Series对象
s = pd.Series(['NA', 'A', 'B', 'NA', 'C'])

# 将'NA'字符串替换为NaN
s = s.replace('NA', pd.NaT)

在上面的代码中，我们使用replace()函数将'NA'字符串替换为pd.NaT，pd.NaT表示pandas中的缺失值（NaN）。

接下来，我们可以使用fillna()函数将NaN替换为指定的值。例如，我们可以将NaN替换为0：

# 将NaN替换为0
s = s.fillna(0)

上述代码将NaN替换为0，得到的Series对象s将包含[0, 'A', 'B', 0, 'C']。

对于DataFrame对象，可以使用相同的方法来处理缺失值。例如，我们可以创建一个包含'NA'字符串的DataFrame，并使用fillna()函数将其替换为NaN：

# 创建一个包含'NA'字符串的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'NA', 'C'], 'col2': ['NA', 'D', 'E', 'F']})

# 将'NA'字符串替换为NaN
df = df.replace('NA', pd.NaT)

然后，我们可以使用fillna()函数将NaN替换为指定的值。例如，我们可以将NaN替换为0：

# 将NaN替换为0
df = df.fillna(0)

上述代码将NaN替换为0，得到的DataFrame对象df将包含以下内容：

  col1 col2
0    A    0
1    B    D
2    0    E
3    C    F

总结起来，我们可以使用pandas库中的replace()函数将字符串'NA'替换为NaN，然后使用fillna()函数将NaN替换为指定的值。这样可以实现将字符串'NA'视为空或NaN以执行fillna()操作。

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