如何在python中处理NaN值？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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如下所示：

python 设置值
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20180101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])
print(df)

A B C D
2018-01-01 0 1 2 3
2018-01-02 4 5 6 7
2018-01-03 8 9 10 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 16 17 18 19
2018-01-06 20 21 22 23

df.loc['20180102','A'] = 1111
print(df)

A B C D
2018-01-01  0 1 2 3
2018-01-02 1111 5 6 7
2018-01-03  8 9 10 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 16 17 18 19
2018-01-06 20 21 22 23

df.iloc[2,2] = 2222
print(df)

A B  C D
2018-01-01  0 1  2 3
2018-01-02 1111 5  6 7
2018-01-03  8 9 2222 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 16 17 18 19
2018-01-06 20 21 22 23

df[df.A>12]=0 #修改df数据中符合条件的所有值
print(df)

A B  C D
2018-01-01 0 1  2 3
2018-01-02 0 0  0 0
2018-01-03 8 9 2222 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 0 0  0 0
2018-01-06 0 0  0 0

df.A[df.A<4]=11 #修改df数据中A列符合条件的所有值
print(df)

A B  C D
2018-01-01 11 1  2 3
2018-01-02 11 0  0 0
2018-01-03 8 9 2222 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 11 0  0 0
2018-01-06 11 0  0 0

df['F'] = np.nan
print(df)

A B  C D F
2018-01-01 11 1  2 3 NaN
2018-01-02 11 0  0 0 NaN
2018-01-03 8 9 2222 11 NaN
2018-01-04 12 13 14 15 NaN
2018-01-05 11 0  0 0 NaN
2018-01-06 11 0  0 0 NaN

print(np.any(df.isnull())== True) #isnull检测是否含有NaN值，有就返回True。np.any()检测df数据中是否含有等于Ture的值

True

NaN值填充：print(df.fillna(value=0))

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

关于如何在python中处理NaN值问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

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