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在我的数据框中，我使用以下代码将 NaN 更改为 0

df5.fillna(0, inplace=True)

但是，我得到的值是“0.0”而不是“0”。我在这个数据框中有 >150 列，有些需要小数，而那些转换为 NaN 值的列必须没有小数。我怎么能得到那个。我的数据框例如如下：

           genome  contig  genes    SCM  SCM/genes  TrfA_1__CP11611  \
source                                                                
20900_48    20900      48      1    0.0       0.00              NaN   
20900_37    20900      37    130  103.0       0.79              Nan

我得到：

           genome  contig  genes    SCM  SCM/genes  TrfA_1__CP11611  \
source                                                                
20900_48    20900      48      1    0.0       0.00              0.0   
20900_37    20900      37    130  103.0       0.79              0.0

我只需要将“NaN”更改为“0”而不影响例如列 SCM/genes。不能选择使用带有列名的代码，因为我在这个数据框中有 >150 列带有 NaN。

谢谢

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我认为您首先过滤包含 的 cols NaN，然后转换这些：

In [26]:
nan_cols = df.columns[df.isnull().any(axis=0)]
nan_cols

Out[26]:
Index(['TrfA_1__CP11611'], dtype='object')

In [27]:
for col in nan_cols:
    df[col] = df[col].fillna(0).astype(int)
df

Out[27]:
          enome  contig  genes    SCM  SCM/genes  TrfA_1__CP11611
source                                                           
20900_48  20900      48      1    0.0       0.00                0
20900_37  20900      37    130  103.0       0.79                0

因此，这首先NaN会在任何行中查找存在并列出 cols，然后您可以遍历 cols 并调用fillna并astype转换 dtype，以便您保留/转换 dtype。

于 2017-04-06T13:18:48.530 回答