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[python] データフレームの列に含まれる「数字+NaN+文字」の「文字」の部分だけを数字に置換したい

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投稿2018/06/07 22:56

編集2022/01/12 10:58

pandasのデータフレーム(dtype:object)の中に、「数字+NaN+文字」が含まれた列が存在しています。(文字は「なし」という日本語が該当します)

この列に対して、「文字(=存在しない)」の部分を「数字の"0"」に置換、他はそのままで「数字+NaN+文字」の状態から「数字+NaN」の状態にしたいのですが、思うようにコードが書けません。

どなたかご教示いただけないでしょうか?お手数ですが、よろしくお願いします。

データフレームの列の中身

df[df.columns[0]] Out[4]: 3 0.1 4 0.1 5 存在しない 6 NaN 7 0.1 8 NaN 9 0.1 10 1.1 . . . 990 存在しない 991 存在しない 992 0.25 993 NaN 994 存在しない 995 NaN 996 NaN 997 NaN 998 NaN Name: ABC, Length: 896, dtype: object

期待している姿

私が期待しているのは、「文字(=存在しない)」の部分を「数字の"0"」に置換、他はそのままで「数字+NaN+文字」の状態から「数字+NaN」の状態にして、列全体をfloat型にすること、です。

df[df.columns[0]] Out[5]: 3 0.1 4 0.1 5 0.0 6 NaN 7 0.1 8 NaN 9 0.1 10 1.1 . . . 990 0.0 991 0.0 992 0.25 993 NaN 994 0.0 995 NaN 996 NaN 997 NaN 998 NaN Name: ABC, Length: 896, dtype: float64

私が書いたコード

df[df.columns[0]]=df[df.columns[0]].map({'存在しない':0.0}).astype(float)

私が書いたコードでの出力結果

私が書いたコードでは、「存在しない」の部分は0に変換されるのですが、もともと「数字、NaN」だったところがすべてNaNになってしまいます。

df[df.columns[0]] Out[6]: 3 NaN 4 NaN 5 0.0 6 NaN 7 NaN 8 NaN 9 NaN 10 NaN 990 0.0 991 0.0 992 NaN 993 NaN 994 0.0 995 NaN 996 NaN 997 NaN 998 NaN Name: ABC, Length: 896, dtype: float64

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