パンダはNaNを空白/空の文字列に置き換えます

以下に示すようなPandas Dataframeがあります。

    1    2       3
 0  a  NaN    read
 1  b    l  unread
 2  c  NaN    read

空の文字列を持つNaN値を削除して、次のようにします。

    1    2       3
 0  a   ""    read
 1  b    l  unread
 2  c   ""    read

import numpy as np
df1 = df.replace(np.nan, '', regex=True)

これは役立つかもしれません。すべてのNaNを空の文字列に置き換えます。

df = df.fillna('')

あるいは単に

df.fillna('', inplace=True)

これは、na（例えば、NaN）をで埋め''ます。

単一の列を埋める場合は、以下を使用できます。

df.column1 = df.column1.fillna('')

のdf['column1']代わりに使用できますdf.column1。

ファイル（たとえばCSVまたはExcel）からデータフレームを読み取る場合は、次を使用します。

• df.read_csv(path , na_filter=False)
• df.read_excel(path , na_filter=False)

これは自動的に空のフィールドを空の文字列と見なします ''

すでにデータフレームがある場合

• df = df.replace(np.nan, '', regex=True)
• df = df.fillna('')

印刷時にうまくレンダリングされるようにフォーマットするだけの場合は、フォーマッターを使用します。df.to_string(... formattersDataFrameを不必要に変更したりメモリを浪費したりせずに、カスタム文字列フォーマットを定義するために使用するだけです。

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'b', 'c'],
    'B': [np.nan, 1, np.nan],
    'C': ['read', 'unread', 'read']})
print df.to_string(
    formatters={'B': lambda x: '' if pd.isnull(x) else '{:.0f}'.format(x)})

取得するため：

   A B       C
0  a      read
1  b 1  unread
2  c      read

これを試して、

追加 inplace=True

import numpy as np
df.replace(np.NaN, ' ', inplace=True)

使用keep_default_na=False すると役立つでしょう：

df = pd.read_csv(filename, keep_default_na=False)

DataFrameをJSONに変換する場合NaN、エラーが発生するので、このユースケースでの最善の解決策はで置き換えるNaNことNoneです。
方法は次のとおりです。

df1 = df.where((pd.notnull(df)), None)

私はnanで文字列値の1列を試してみました。

ナンを削除して空の文字列を入力するには：

df.columnname.replace(np.nan,'',regex = True)

ナンを削除していくつかの値を入力するには：

df.columnname.replace(np.nan,'value',regex = True)

私もdf.ilocを試しました。ただし、列のインデックスが必要です。したがって、もう一度テーブルを調べる必要があります。単純に、上記の方法は1つのステップを削減しました。