¿Reemplazar NaN con una string en blanco o vacía en Pandas?

En este artículo, discutiremos cómo reemplazar NaN con una string en blanco o vacía en Pandas.

Creación de marco de datos con valor NaN para demostración

Para esto, crearemos un dataframe usando el objeto pandas dataframe().

# import pandas module
import pandas as pd
  
# import numpy module
import numpy as np
  
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
})
  
# display
data

Producción:

Método 1: Usar la función replace()

Podemos reemplazar el NaN con una string vacía usando la función replace(). Esta función reemplazará una string vacía en lugar del valor NaN

Sintaxis : dataframe.replace(np.nan, ”)

dónde

• dataframe es el dataframe de entrada
• el primer parámetro toma el valor de Nan
• segundo parámetro reemplaza el NaN con una string vacía

Ejemplo:

# import pandas module
import pandas as pd
  
# import numpy module
import numpy as np
  
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
})
  
# replace nan with empty string
# using replace() function
data.replace(np.nan, '')

Producción:

Método 2: Usar fillna()

Esto se usa para reemplazar valores NaN de múltiples columnas con una string vacía.

Sintaxis : dataframe[[‘columnas’]].fillna(”)

dónde

• dataframe es el dataframe de entrada
• las columnas son las columnas múltiples en el marco de datos

Ejemplo :

# import pandas module
import pandas as pd
  
# import numpy module
import numpy as np
  
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
}
)
  
# replace nan with empty string
# using fillna() function
data[['name', 'subjects', 'marks']].fillna('')

Producción:

también podemos usar fillna() directamente sin especificar columnas:

dataframe.fillna('')

Ejemplo:

# import pandas module
import pandas as pd
  
# import numpy module
import numpy as np
  
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
}
)
  
# replace nan with empty string
# using fillna() function
data.fillna('')

Producción: