如何只在数值变量中填充NaN，如果该变量在Python Pandas的列表中？

baubqpgj 于 2022-12-21 发布在 Python

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我有PandasDataFrame像下面：
数据类型：

COL1-数字
COL2天体
COL3-数字

表1

COL1 | COL2 | COL3 
-----|------|------
123  | AAA  | 99
NaN  | ABC  | 1
111  | NaN  | NaN
...  | ...  | ...

我也有一个变量列表，比如：第一个月
在以下条件下，我需要用0填充NaN：

如果表1中某列是数字的
如果表1中某列具有NaN
如果表1中某列在my_list上

因此，我需要像下面这样的输出，因为只有COL1满足以上所有要求：

COL1 | COL2 | COL3 | COL4
-----|------|------|-------
123  | AAA  | 99   | XC
0    | ABC  | 1    | XB
111  | NaN  | NaN  | XA
...  | ...  | ...  | ...

在Python Pandas中我如何才能做到这一点？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74856584/how-to-fill-nan-only-in-numeric-variables-if-that-variable-in-on-list-in-python

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按热度按时间

agxfikkp1#

可以使用Index.intersection和select_dtypes的组合来选择要在其中执行fillna，然后执行update的列：

df.update(df[df.columns.intersection(my_list)].select_dtypes('number').fillna(0))

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