大熊猫对面的熊猫(0)

Question

然后df.fillna(0)用0填充所有NA/NaN值,是否有一个函数将所有非 -NA/NaN值替换为另一个值,例如1？

如果我的DataFrame中的值是可变长度列表,那么:

• df.replace() 要求列表长度相同
• 像df[len(df) > 0] = 1throws 一样的布尔索引ValueError: cannot insert True, already exists
• pandas.get_dummies() 投 TypeError: unhashable type: 'list'

有更简单的解决方案吗？

Answer 1

您可以将索引/赋值与df[df.notnull()] = 1. 例如：

>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, 5], [2, 5, np.nan], [2, 5, np.nan]])
>>> df # example frame
    0  1   2
0 NaN  2   5
1   2  5 NaN
2   2  5 NaN

>>> df[df.notnull()] = 1
>>> df
    0  1   2
0 NaN  1   1
1   1  1 NaN
2   1  1 NaN