nasıl

Question

nasıl (0, 0) olanlar NaN doldurmak yok df

np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.choice([(1, 2), (3, 4), np.nan], (10, 10))) 
df 

düşünün Tuple ile eksik değerleri doldurmak için?

---

Bu arada kesmek koyduk ama daha doğrudan bir yolu vardır varsayıyorum. Ve bu Bundan daha iyi senin geçici çözümü gibi bir pd.Series

df.stack().unstack(fill_value=(0, 0)) 

Answer 1

Sen .applymap ile yapabilirsiniz: Eğer apply kullanırsanız

import numpy as np 
import pandas as pd 


np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.choice([(1, 2), (3, 4), np.nan], (10, 10))) 

df.applymap(lambda x: (0,0) if x is np.nan else x) 

Bu pd.Series için çalışacaktır:

df[0].apply(lambda x: (0, 0) if x is np.nan else x) 

Answer 2

için çalışmaz, ama bu işi olmalıdır.

import pandas as pd 
import numpy as np 

np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.choice([(1, 2), (3, 4), np.nan], (10, 10))) 

idx_arrays = np.where(df.isnull()) 
idx_tups = zip(idx_arrays[0], idx_arrays[1]) 

for tup in idx_tups: 
    df.loc[tup] = (0, 0)