查找两列都为NaN的观测值，并在pandas DataFrame中将其替换为0
在pandas DataFrame中，可以使用isnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。要查找两列都为NaN的观测值，并将其替换为0，可以使用以下步骤：
- 导入pandas库：
import pandas as pd- 创建一个示例DataFrame：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, float('nan')], 'B': [float('nan'), 5, float('nan')]})- 使用
isnull()函数检查DataFrame中的缺失值，并使用逻辑运算符&找到两列都为NaN的观测值：
mask = df['A'].isnull() & df['B'].isnull()- 使用
loc函数将满足条件的观测值替换为0：
df.loc[mask, ['A', 'B']] = 0完整的代码如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, float('nan')], 'B': [float('nan'), 5, float('nan')]})
mask = df['A'].isnull() & df['B'].isnull()
df.loc[mask, ['A', 'B']] = 0
print(df)输出结果为：
A B
0 1.0 NaN
1 2.0 5.0
2 0.0 0.0在这个例子中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，其中包含了一些NaN值。然后，我们使用isnull()函数和逻辑运算符&找到两列都为NaN的观测值，并使用loc函数将其替换为0。最后，我们打印出替换后的DataFrame。
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