Cómo reemplazar Nan con 0 en Python – Solucionado

Cómo reemplazar Nan con 0 en Python – Solucionado

A veces, al trabajar con datos en Python, nos encontramos con valores NaN (Not a Number) que pueden causar problemas al realizar cálculos o visualizaciones. En este artículo, te mostraré cómo reemplazar los valores NaN con 0 en Python de forma sencilla.

Usando la librería numpy

La forma más común de reemplazar NaN con 0 en Python es utilizando la librería numpy. Para ello, primero debes importar numpy en tu script:

import numpy as np

Luego, puedes utilizar la función np.nan_to_num() para reemplazar los valores NaN con 0 en un array de numpy. Por ejemplo:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan])

data_no_nan = np.nan_to_num(data)

print(data_no_nan)

Este código imprimirá el array [1. 2. 0. 4. 0.], donde los valores NaN han sido reemplazados por 0.

Usando la librería pandas

Si estás trabajando con datos en un DataFrame de pandas, también puedes reemplazar los valores NaN con 0 de manera sencilla. Primero, importa pandas en tu script:

import pandas as pd

Luego, utiliza el método fillna() para reemplazar los valores NaN con 0 en un DataFrame de pandas. Por ejemplo:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, pd.np.nan, 4, pd.np.nan], 'B': [pd.np.nan, 6, 7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

df_filled = df.fillna(0)

print(df_filled)

Este código imprimirá el DataFrame con los valores NaN reemplazados por 0.

En resumen, reemplazar los valores NaN con 0 en Python es sencillo utilizando las librerías numpy o pandas, dependiendo del tipo de datos con los que estés trabajando. ¡Espero que esta solución te sea de ayuda en tus proyectos de programación en Python!

Entradas relacionadas