使用pandas如何仅将指定列的NaN值与负数替换为0

错误原因 #

之前的操作是直接对整个DataFrame做了条件替换，没有限定操作的列范围，导致满足条件的行全列数值都被修改。

正确操作方法 #

方法1：已知最后一列的列名（假设列名为value） #

单独对目标列执行替换操作即可：

1. 替换NaN为0

df['value'] = df['value'].fillna(0)

2. 替换负值为0

df.loc[df['value'] < 0, 'value'] = 0

也可以合并为一行代码：

df['value'] = df['value'].where(df['value'] >= 0, 0).fillna(0)

方法2：未知列名，固定操作最后一列 #

先通过索引取到最后一列的列名，再执行上述操作：

# 取最后一列列名
last_col = df.columns[-1]
# 替换NaN和负值
df[last_col] = df[last_col].fillna(0)
df.loc[df[last_col] < 0, last_col] = 0

注意事项 #

不要省略loc方法中第二个参数的列名指定，如果写成df[df[last_col] < 0] = 0，就会把满足条件的整行所有列都赋值为0，就是之前遇到的异常情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David H