python - 无法通过 Pandas 中的 lambda 填充多列中的 NaN 值

Question

我试图在我的 DataFrame all_files_d 中用 0 填充所有浮点列 NaN 值，然后将其放入空列表或名为 ts 的 DataFrame 中。

我的数据样本是这样的:

 ColX              ColY
 56.9              6.4
 67.5              NaN
 NaN               8.9
 NaN               NaN

我已尝试遵循此问题代码，因为它似乎对某些用户有效，但似乎有 NaN 值并且它没有填充任何内容:

Fillna in multiple columns in place in Python Pandas

这是我的代码:

ts = []
all_files_d.apply(lambda x: x.fillna(0, inplace = True) if x.dtype.kind
 in 'f' else x.fillna('.', inplace = True), axis = 1)

ts.append(all_files_d)

我希望得到以下结果，所有 NaN 都用 0 填充。在此先感谢。

 ColX              ColY
 56.9              6.4
 67.5              0
 0                 8.9
 0                 0

如有任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

使用combine_first与 pd.to_numeric() :

测试(添加了一个额外的字符串列):

df['Colz']=['abc',np.nan,'def',np.nan]
print(df)

   ColX ColY Colz
0  56.9  6.4  abc
1  67.5  NaN  NaN
2   NaN  8,9  def
3   NaN  NaN  NaN

---

df.combine_first(df.apply(lambda x: \
      pd.to_numeric(x,errors='coerce')).dropna(how='all',axis=1).fillna(0))

输出

   ColX ColY Colz
0  56.9  6.4  abc
1  67.5    0  NaN
2   0.0  8,9  def
3   0.0    0  NaN

编辑，用于获取 float 据类型并用 NaN 填充:

m=df.select_dtypes('float').columns 
df.loc[:,m]=df.loc[:,m].fillna(0) 
print(df)