Python 数据帧列：用数字替换字符串值时出错

我有一个dataframe列，它有整数和

'NA'

值。下面是列的唯一值

 print(testData.LotFrontage.unique())  

 ['80' '81' '74' '78' '43' '75' 'NA' '63' '85' '70' '26' '21' '24']

我需要将此字符串NA替换为整数0。我尝试了以下代码

NAReplace = {'NA': 0}

trainingData.LotFrontage = [NAReplace[item] for item in trainingData.LotFrontage ]

我得到了一个错误

    trainingData.LotFrontage = [NAReplace[item] for item in trainingData.LotFrontage ]
KeyError: '65'

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这个问题的原因是什么？还有其他方法吗？

原因是

NAReplace

被定义为字典，语法

NAReplace[item]

要求

item

是

NAReplace

的一个键，否则会看到

keyrerror

在任何情况下，列表理解在这里都不合适。只需使用

fillna

：

testData['LotFrontage'] = testData['LotFrontage'].replace('NA', 0)

很可能您需要数字数据，在这种情况下，我建议您转换为数字：

testData['LotFrontage'] = pd.to_numeric(testData['LotFrontage'], errors='coerce').fillna(0)

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参数

errors='compresse'

强制不可转换的值给出

NaN

，因为在列表理解中，您从字典中获取所有值的值

八十 81

字典将试图找到那些也不是

'NA'

的键，因此您必须执行

get

：

trainingData.LotFrontage = [NAReplace.get(item,item) for item in trainingData.LotFrontage ]

此外，pandasicer将：

testData['LotFrontage'] = pd.to_numeric(testData['LotFrontage'],errors='coerce').fillna(0)

另一个来自jpp的回答

但要在jpp的第一份报告中添加一些内容：

testData['LotFrontage'].replace('NA', 0,inplace=True)

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好吧，两个都在同一时间在pd上。到数值。