dtype: category カラムの欠損値NaNを0に置き換えたい

Question

###　実現したいこと
dtype: category　カラムの欠損値NaNを0に置き換えたい

データ内容

     年齢層
1  [50.0, 55.0)
2  [30.0, 35.0)
3  [40.0, 45.0)
4  NaN
5  [35.0, 40.0)
dtype: category

試したこと

df['年齢層'] = ['年齢層'].fillna(0)

ValueError: fill value must be in categories

ご教授いただきたいです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

× df['年齢層'] = ['年齢層'].fillna(0)
○ df['年齢層'] = df['年齢層'].fillna(0)

こちらでできると思います。

Answer 2

Category変数なので0を前もって追加したら出来ないでしょうか？
https://stackoverflow.com/questions/32718639/pandas-filling-nans-in-categorical-data

Answer 3

除外したいのであればdropnaでよいかと思います。

import pandas as pd
import numpy as np

N = 5
df = pd.DataFrame({'v': [10,30,70]})
df['cat'] = pd.cut(df['v'], bins=[0,20,40], right=False)
df = df.drop(['v'], axis=1)
print(df)

df = df.dropna()
print(df)
#        cat
#0   [0, 20)
#1  [20, 40)

Comments

[退会済みユーザー]

can110様

ご回答いただき誠にありがとうございます。
除外ではなく、0に置き換える場合はどうすれば良いでしょうか？