在pandas数据框中查找缺失的数据并填充NA

Question

我在pandas中有一个以公司名称和日期作为多索引的数据帧。在

companyname date emp1 emp2 emp3..... emp80

其中emp1，emp2是emp1和2分别在该日期拨打的电话计数。现在有没有员工打电话的日期。表示存在所有列值都为0的行。我想用NA填充这些值。 我应该手动写入某个函数中所有列的名称吗？有什么建议吗？在

Answer 1

您可以使用all检查整行是否为0：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [0, 4], [0, 0], [7, 8]])

In [12]: df
Out[12]: 
   0  1
0  1  2
1  0  4
2  0  0
3  7  8

In [13]: (df == 0).all(1)
Out[13]: 
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

现在可以使用loc将这些行中的所有条目分配给NaN:

^{pr2}$