的Python：熊猫会导致无效类型比较

我有两种错误的数据需要修正。一个是无效的，一个是与南。的Python：熊猫会导致无效类型比较

>>> df_new 
      Volume Price 
Date 
2017-01-01 500 760 
2017-01-02 null 760 
2017-01-03 50 770 
2017-01-04 null 780

另一种类型是与南

>>> df_new 
      Volume Price 
Date 
2017-01-01 500 760 
2017-01-02 NaN 760 
2017-01-03 50 770 
2017-01-04 NaN 780

如何用0代替null和NaN的数据？我的代码工作，如果null或NaN的，但我不能为两个

volume = df_new['Volume'] == 'null' or df_new['Volume'].isnull() 
df_new.loc[volume,'Volume'] = 0 
df_new.replace('null',np.NaN,inplace=True) 
df_new.iloc[0].fillna(df_new.iloc[1].Open,inplace=True)

工作，它返回错误

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/home/.local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/ops.py", line 763, in wrapper res = na_op(values, other) File "/home/.local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/ops.py", line 718, in na_op raise TypeError("invalid type comparison")TypeError: invalid type comparison

代码将工作，如果volume = df_new['Volume'] == 'null'但这不会更正数据是很NaN和0

来源

2017-09-26 lotteryman

使用replace repalce用于替换null和fillna用于替换NaN S和None S：

df['Volume'] = df['Volume'].replace('null', np.nan).fillna(0)

或者：

对于检测null或NaN的add |按位or和括号：

volume = (df_new['Volume'] == 'null') | (df_new['Volume'].isnull())

来源

2017-09-26 10:32:54 jezrael

对不起，它需要检测大熊猫据帧包含NaN或空第一，那是对的吗？该probllem是在'体积= df_new [ '音量'] == '空' 或df_new [ '体积']。ISNULL（）' – lotteryman

这时需要'体积=（df_new [ '音量'] == '空'） | （df_new ['Volume']。isnull（））' – jezrael

'volume =（df_new ['Volume'] =='null'）| （df_new [ '体积'] ISNULL（））'仍然返回错误'类型错误：无效类型comparison' – lotteryman

的Python：熊猫会导致无效类型比较

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