如何避免重複時乘以正確.replace

Question

我有一些數據，我想用Nan替換點...。

但是，當我乘列['Cost']然後'Nan'也增加：

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame([{'Name': 'Chris', 'Item Purchased': 'Sponge', 'Cost': 22.50}, 
        {'Name': 'Kevyn', 'Item Purchased': 'Kitty Litter', 'Cost': 2.50}, 
        {'Name': 'Filip', 'Item Purchased': 'Spoon', 'Cost': '...'}], 
        index=['Store 1', 'Store 1', 'Store 2']) 
df.replace ('...', 'Nan', inplace =True) 
df['Cost']*=10 
df 

如何使數字只是繁衍？

Answer 1

請勿使用字符串，而應使用np.NaN。

Answer 2

的字符串可以成倍增加（好，不如說 「重複」 乘時）：

>>> 'nan' * 10 
'nannannannannannannannannannan' 

但是你想要的 「數字」 nan：

>>> float('nan') * 10 
nan 

所以與float取代nan：

>>> df.replace ('...', float('nan'), inplace =True) 
>>> df['Cost']*=10 
>>> df 
      Cost Item Purchased Name 
Store 1 225.0   Sponge Chris 
Store 1 25.0 Kitty Litter Kevyn 
Store 2 NaN   Spoon Filip 

Answer 3

如果您讀取了您的數據米CSV文件，並得到'...'，然後對付的最簡單的方法是將指示Pandas.read_csv是'...'是NaN值，使用na_values參數：

na_vals = ['...', '', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan', '1.#IND', '1.#QNAN', 'N/A', 'NA', 'NULL'] 
df = pd.read_csv(..., na_values=na_vals)