Python 如何将特定列的空值替换为该列中的某个值？

例如，我有一个像这样的CSV文件

身份证件 名称 项目 数量 1. Sta 面包 67 2. 丹尼 黄油 3. 艾尔 奶酪 4. 做记号 咖啡 9

---

尝试使用

替换
：

df['Qty'] = df['Qty'].replace('', 0).astype(int)

因此，完整的代码是：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv")
df['Qty'] = df['Qty'].replace('', 0).astype(int)
print(df)

你也可以使用

输入
Sample.csv

id,name,item,Qty
1,Sta,bread,67
2,Danny,butter,
3,Elle,cheese,
4,Mark,coffee,9

输出

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample.csv")
print(df)
   id   name    item   Qty
0   1    Sta   bread  67.0
1   2  Danny  butter   NaN
2   3   Elle  cheese   NaN
3   4   Mark  coffee   9.0
df['Qty']=df['Qty'].fillna('0').astype(int)
print(df)
   id   name    item Qty
0   1    Sta   bread  67
1   2  Danny  butter   0
2   3   Elle  cheese   0
3   4   Mark  coffee   9

您的代码将替换“数量”字段中的67.0、9.0之类的内容，但不会替换空字段values@AtomStore你是什么意思？它用67.0替换67，用9.0替换9，而不是用0@AtomStore我编辑了我的答案，请向上投票并接受如果它工作，因为有空值，它会引发ValueError:无法转换非有限值（NA或inf）对于整数，它们不是
nan
，它们是空字符串。这将所有数量替换为0Ah！但没有价值观。缺少值不是意味着
NaN
@U11-Forward@ArunPalanisamy不，他们的意思是
”
，但我复制粘贴了csv中的OPs样本数据。当我打印时，它会为那些缺少的值提供
NaN
。@U11 Forward
import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample.csv")
print(df)
   id   name    item   Qty
0   1    Sta   bread  67.0
1   2  Danny  butter   NaN
2   3   Elle  cheese   NaN
3   4   Mark  coffee   9.0
df['Qty']=df['Qty'].fillna('0').astype(int)
print(df)
   id   name    item Qty
0   1    Sta   bread  67
1   2  Danny  butter   0
2   3   Elle  cheese   0
3   4   Mark  coffee   9