إستبدال القيم NaN بأصفار في أحد الأعمدة في pandas

يمكنك ببساطة استخدام الدالة DataFrame.fillna()  لاستبدالة قيم ال NaN بأي قيمه تريد،المثال التالي يوضح كيفية استخدامها لاستبدال NaN بالصفر في كل ال dataframe:

In [2]: df
Out[2]: 
          0         1
0       NaN       NaN
1 -0.494375  0.570994
2       NaN       NaN
3  1.876360 -0.229738
4       NaN       NaN

In [3]: df.fillna(0)
Out[3]: 
          0         1
0  0.000000  0.000000
1 -0.494375  0.570994
2  0.000000  0.000000
3  1.876360 -0.229738
4  0.000000  0.000000

أما اذا أردت تحديد عمود معين لاستبدال القيم فيه فيمكنك عمل التالي:

In [5]: df[1].fillna(0, inplace=True) #1 هو رقم العمود المراد استبدال قيمة 
Out[5]: 
0    0.000000
1    0.570994
2    0.000000
3   -0.229738
4    0.000000


In [6]: df
Out[6]: 
          0         1
0       NaN  0.000000
1 -0.494375  0.570994
2       NaN  0.000000
3  1.876360 -0.229738
4       NaN  0.000000

لذا اذا قمنا بتطبيق تلك الطريقة في البيانات الخاصة بك يمكنك عمل التالي:

In[7]: df[2].fillna(0, inplace=True)
Out[7]: 
 itm Date        Amount 
 420 2021-09-30   65211
 421 2021-09-09   29424
 421 2021-09-16   29877
 421 2021-09-23   30990
 421 2021-09-30   61303
 485 2021-09-09   71781
 485 2021-09-16   0.0000
 485 2021-09-23   11072
 485 2021-09-30   113702
 489 2021-09-09   64731
 489 2021-09-16   0.0000

يمكنك استخدام replace:

import pandas as pd
import numpy as np
# للأعمدة
df['col'] = df['col'].replace(np.nan, 0)
# لكامل الداتافريم
df = df.replace(np.nan, 0)
# إذا أردت أن يتم التعديل على البيانات الأصلية دون نسخة
df.replace(np.nan, 0, inplace=True)

أو باستخدام :

# قراءة الداتافريم
df = pandas.read_csv('somefile.txt')
# استبدال القيم المفقودة ب0
df = df.fillna(0)
# وبشكل أكثر دقة 
# يمكنك أن تحدد له عمود محدد 
df['column_name'].fillna(0)
#في حال أردنا التعديل على البيانات الأصلية inplace=True ونضيف