我不能使用python的“replace”使我的0成为缺少的值（0>np.nan公司)

Question

我使用pandas从云中读取csv文件，使用replace（）并希望0成为丢失的值，但它似乎不起作用。你知道吗

我用谷歌的colab

我试过两种方法：

user_data = user_data.replace(0,np.nan) # first 
user_data.replace(0,np.nan,inplace = True) # second

user_data.head() # I use this to view the data.

但是数据和我第一次读的时候一样，0没有变化

下面是我读取的函数文件，我使用的是block方法

# Read function
def get_df2(file):
    mydata2 = []
    for chunk in pd.read_csv(file,chunksize=500000,header = None,sep='\t'):
        mydata2.append(chunk)
    user_data = pd.concat(mydata2,axis=0)
    names2=['user_id','age','gender','area','status']
    user_data.columns = names2
    return user_data

# read
user_data_path = 'a_url'
user_data = get_df2(user_data_path)
user_data.head()

注意：我的代码不会报告错误，它会输出结果，但这不是我想要的

Answer 1

在这种情况下，Python会变得恼人。你知道吗

如前所述，这可能是因为0是字符串而不是整数。 可以由

user_data.replace("0",np.nan,inplace = True)

但是，我想指出的是，在您知道什么样的数据应该位于数据帧的列中的场景中，您应该显式地将其设置为该类型，这样，每当出现这样的场景时，就会出现错误，并且您将确切地知道问题所在。你知道吗

在您的例子中，列是：

names2=['user_id','age','gender','area','status']

让我们假设

• 用户id为字符串
• 年龄是整数
• 性别是字符串
• 区域是字符串
• 状态为字符串

你可以告诉熊猫哪个列应该是哪个数据类型

user_data = userdata.astype({"user": str, "age": integer, "gender": str, "area": str, "status": str})

还有许多其他方法可以做到这一点，如下面的answer中所述。选择适合你或你需要的。你知道吗