infとNaNを置換したい

Question

df　が

　　　Date	     A     B           C
1   2016-01-01   10.0  0.0         inf
2   2016-01-02   12.0  0.0         inf
3   2016-01-03   14.0  0.0         inf
4   2017-01-04   16.0  NaN         NaN
5   2017-01-05   12.0  NaN         NaN
6   2017-01-06   13.0  NaN         NaN
7   2017-01-07   14.0  NaN         NaN

のようになっています。

df['B']=df['B'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df['C']=df['C'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df[np.isnan(pv_cv_df)] = 0

とコードを書いて実行すると、
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''　とエラーが出ます。
なぜうまくいかないのでしょうか？
どのように修正すればいいのでしょうか？

Answer 1

DataFrameなら普通にfillnaで置換すればよいのでは。

import io
import numpy as np
import pandas as pd
txt = """
　　　Date         A     B           C
1   2016-01-01   10.0  0.0         inf
2   2016-01-02   12.0  0.0         inf
3   2016-01-03   14.0  0.0         inf
4   2017-01-04   16.0  NaN         NaN
5   2017-01-05   12.0  NaN         NaN
6   2017-01-06   13.0  NaN         NaN
7   2017-01-07   14.0  NaN         NaN
"""
df = pd.read_table(io.StringIO(txt), sep="\s+", engine="python")
df['B']=df['B'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df['C']=df['C'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
print(df)
print(df.fillna(0))
""" =>
         Date     A    B   C
1  2016-01-01  10.0  0.0 NaN
2  2016-01-02  12.0  0.0 NaN
3  2016-01-03  14.0  0.0 NaN
4  2017-01-04  16.0  NaN NaN
5  2017-01-05  12.0  NaN NaN
6  2017-01-06  13.0  NaN NaN
7  2017-01-07  14.0  NaN NaN
         Date     A    B    C
1  2016-01-01  10.0  0.0  0.0
2  2016-01-02  12.0  0.0  0.0
3  2016-01-03  14.0  0.0  0.0
4  2017-01-04  16.0  0.0  0.0
5  2017-01-05  12.0  0.0  0.0
6  2017-01-06  13.0  0.0  0.0
7  2017-01-07  14.0  0.0  0.0
"""

Comments

[k0908]

ありがとうございます、できました！すみません、そこはタイポです。質問文を修正しました。他の人が混乱するといけないので、その部分は回答から消しといてください！