Pandas 替换数据帧索引中的NaN

我有一个数据框，看起来像这样：

      one | two 
a   |  2  |  5
b   |  3  |  6
NaN |  0  |  0

如何用字符串替换索引中的NaN，比如说“无标签”

我试过：

df = df.replace(np.NaN, "No label") 

及

但是得到

TypeError: expected string or buffer

---

您可以先将原始索引作为一个系列进行处理，然后重新分配索引：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'one': [2, 3, 0], 'two': [5, 6, 0]}, index=['a', 'b', np.nan])
df.index = pd.Series(df.index).replace(np.nan, 'No label')
print df

输出：

          one  two
a           2    5
b           3    6
No label    0    0

使用：

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如果任何人也需要处理多索引案例：

如果存在（df.index，pd.MultiIndex）：
df.index=pd.MultiIndex.from_帧(
df.index.to_frame（）.fillna（“无标签”）
)
其他：
df.index=df.index.fillna（“无标签”）

dohh！这是我应该考虑的。这正是我想要的。谢谢有一种

to_series

方法可以将

索引

转换为

series

：

df.Index=df.Index.to_series（）
          one  two
a           2    5
b           3    6
No label    0    0

df.index = df.index.fillna('No label')
print (df)
          one  two
a           2    5
b           3    6
No label    0    0