如何使用元组填充缺失值

Question

考虑 df

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

我该如何填补这些NaN用(0, 0)？

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我把这个黑客放在一起,但我假设有一个更直接的方式.这不适用于pd.Series

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

Answer 1

你可以这样做.applymap：

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)

pd.Series如果您使用，这将适用于apply：

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