选择具有 NaN 或 NULL 值的熊猫数据帧列，并用 0 填充

Question

i有一个数据框架，该数据框中有一些不同的列中缺少数据。我如何编写一个函数，以识别缺少（即NAN或NULL值）数据并用0填充它们的列？

我目前有此内容用于输入我已经知道缺少数据的特定列；但是，我正在尝试提出一个函数，该函数可以单独找到丢失数据的列。

def fill_blanks(dataframe, column):
    dataframe[column] = dataframe[column].fillna(0)

Answer 1

您可以只使用.fillna()

df = df.fillna(0)

或

df.fillna(0, inplace=True)

Answer 2

您可以在整个dataframe上使用fillna(0)：

dataframe = dataframe.fillna(0)

或：

dataframe.fillna(0, inplace=True)

这是您要做的吗？