当我记录transform pandas列时，我得到了NaNs，我应该用0替换它们吗？

当你记录transform pandas列时，如果得到了NaNs（缺失值），是否应该用0替换它们取决于你对数据的理解和具体情况。以下是一些考虑因素：

1. 数据类型：首先，你需要确定该列的数据类型。如果该列是数值型数据（如整数或浮点数），并且缺失值表示零或空值的意义，那么用0替换NaNs可能是合理的。但如果该列是非数值型数据（如字符串或布尔值），则用0替换可能不合适。
2. 数据分布：了解数据的分布情况也很重要。如果大部分数据都是缺失值，那么用0替换可能会导致数据失真。在这种情况下，你可能需要考虑其他处理缺失值的方法，如删除包含缺失值的行或使用插值方法填充缺失值。
3. 数据分析目的：你需要考虑你对数据的分析目的。如果你的目标是计算某些统计指标，如平均值或总和，那么用0替换NaNs可能会对结果产生影响。但如果你只是对数据进行可视化或简单的数据处理，用0替换NaNs可能不会对结果产生太大影响。

总之，是否应该用0替换NaNs取决于你对数据的理解和具体情况。在做出决策之前，建议先对数据进行分析和了解，确保你的处理方法符合数据的特点和分析目的。

（以上答案仅供参考，具体情况还需根据实际需求和数据特点进行判断和处理。腾讯云相关产品和链接地址请参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云官方支持。）