如何让 pandas 将 NA 解释为 null 但仅针对某些选定的列？

Question

我有一个包含 40 多列的数据集，对于某些列，“NA”是有效条目，表示“不适用”。但对于其余列，“NA”可以视为 NULL。目前 pandas 将所有“NA”条目视为 NaN，这是不正确的。

我知道 < keep_default_na=False > 但这可以使所有 NA 都为非空，这又是不正确的。 例如：如果我有 10 列，其中 4 列我想保留原始条目“NA”，而不被视为 NaN。对于其余 6 列，“NA”条目应视为 NaN。

有没有其他方法可以防止熊猫将某些特定列的“NA”视为空值？

Answer 1

有没有其他方法可以防止熊猫将某些特定列的“NA”视为空值？

不，您只能将

NaN

替换为所选列中的其他值：

cols = ['col1','col2']

df = df.fillna(dict.fromkeys(cols, 'NA'))