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如何将pandas <NA>转换为numy Nan?

在pandas中,<NA>是表示缺失值的特殊标记。而numpy中的缺失值表示为NaN(Not a Number)。要将pandas的<NA>转换为numpy的NaN,可以使用pandas和numpy提供的函数。

首先,确保你已经导入了pandas和numpy库:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np

然后,假设你有一个名为"df"的pandas DataFrame,其中包含<NA>值。你可以使用pandas的"replace"函数将<NA>替换为numpy的NaN:

代码语言:txt
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df.replace('<NA>', np.nan, inplace=True)

这将会将DataFrame中的所有<NA>值替换为NaN。"inplace=True"表示在原始DataFrame上进行替换操作。

如果你只想替换特定列中的<NA>值,可以使用"replace"函数的"subset"参数指定列名:

代码语言:txt
复制
df.replace('<NA>', np.nan, subset=['column_name'], inplace=True)

其中,"column_name"是你想要替换<NA>值的列名。

这样,你就可以将pandas的<NA>转换为numpy的NaN了。

关于pandas和numpy的更多信息和用法,你可以参考以下链接:

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