如何填補遺漏值有一個元組

Question

考慮df

np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.choice([(1, 2), (3, 4), np.nan], (10, 10))) 
df 

我該如何填補這些NaN與(0, 0)？

---

我已經把這個破解在一起，但我假設有一種更直接的方式。而這並不爲pd.Series

df.stack().unstack(fill_value=(0, 0)) 

Answer 1

你可以用.applymap做到：

import numpy as np 
import pandas as pd 


np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.choice([(1, 2), (3, 4), np.nan], (10, 10))) 

df.applymap(lambda x: (0,0) if x is np.nan else x) 

這將爲一個pd.Series工作，如果你使用apply：

df[0].apply(lambda x: (0, 0) if x is np.nan else x) 

Answer 2

我喜歡你的解決方法比這更好的工作，但它應該完成這項工作。

import pandas as pd 
import numpy as np 

np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.choice([(1, 2), (3, 4), np.nan], (10, 10))) 

idx_arrays = np.where(df.isnull()) 
idx_tups = zip(idx_arrays[0], idx_arrays[1]) 

for tup in idx_tups: 
    df.loc[tup] = (0, 0)