Pandas aktualisieren Datenrahmen Werte, wenn Zelle enthält '-'

Question

Ich habe eine Pandas Dataframe, die 46 Spalten und 6 Zeilen hat.

Index Column1 Column2 Column3 Column4  ... # Cant type all 46 columns. 
2012  5626  fooo  -   barrr 
2013  5655h  booo  -   barr 
2014  5626d  zooo  -   - 
LTM  56   gooo  greed  - 

Gibt es eine Möglichkeit für mich durch diesen Datenrahmen zu gehen und aktualisieren all - Werte 0 oder null Werte sein?

Ich habe versucht:

for zzz in df.columns: # since df.columns will return me the names of the columns 
    if df_final[zzz].any() == '-': 
     df_final[zzz] = 0 
     print(df_final) 

Dies ist jedoch nur alles druckt, wie es ist. es konvertiert nicht - in 0/null

Answer 1

Verwendung replace diesen spezifischen Wert durch ein anderes zu ersetzen:

In [71]: 
df.replace('-',0, inplace=True) 
df 

Out[71]: 
    Index Column1 Column2 Column3 Column4 
0 2012 5626 fooo  0 barrr 
1 2013 5655h booo  0 barr 
2 2014 5626d zooo  0  0 
3 LTM  56 gooo greed  0 

Ihr Code auch wenn es gearbeitet haben würde ist die falsche Semantik:

for zzz in df.columns: 
    if df_final[zzz].any() == '-': 
     df_final[zzz] = 0 
     print(df_final) 

dies: df_final[zzz] = 0 die gesamte Spalte aktualisiert haben würde

wenn Ihr Code war:

for zzz in df.columns: 
    if df_final[zzz].any() == '-': 
     df_final[zzz] = df_final[zzz].replace('-',0) 
     print(df_final) 

dann wäre dies die Zeilen nur ersetzen haben, der die Bedingung erfüllt, könnten Sie haben auch getan:

df.apply(lambda x: x.replace('-',0)) 

eine kompaktere Methode

EDIT wenn Sie ersetzen möchten mit NaN dann pass np.NaN anstelle von 0 oben.

Answer 2

Sie replace verwenden können:

print (df.replace({'-': 0})) 
    Index Column1 Column2 Column3 Column4 
0 2012 5626 fooo  0 barrr 
1 2013 5655h booo  0 barr 
2 2014 5626d zooo  0  0 
3 LTM  56 gooo greed  0