python - 如何处理 python 中 bool 列中的缺失值？

Question

我有一个逻辑列

df['Employed'].dtypes
Out[3]: dtype('O')

显示值

df['Employed'].value_counts()
Out[4]:
False    156133
True      13271
Name: Self_Employed2, dtype: int64

独特的显示南

df['Employed'].unique()
Out[5]:array([nan, False, True], dtype=object)

失踪人数

df['Employed'].isnull().sum()
Out[6]: 21210

我正在尝试将逻辑转换为字符串并将“nan”更改为“False”，然后将“False”更改为“No”，将“True”更改为“Yes”，尝试使用 fillna(False) 将“nan”转换为“False”，但它不起作用尝试使用 str.replace('False','No') 也不起作用

我需要

Out[7]:
False    177343
True      13271
Name: Employed, dtype: int64

Answer 1

您可以使用尝试将缺失值替换为 Series.fillna对于 bool 值，使用 False 不使用 ':

df.Employed = df.Employed.fillna(False)

或者通过 Series.dropna 删除缺失值:

df.Employed = df.Employed.dropna()