DataFrameでは、データのいずれかの値を別の値に置き換えます.

1.データを分析するときに欠落した値に遭遇します.一部の欠落した値は「?」ということで、私たちがそれを埋めると「BadInputError:Data is not float.」エラーが発生したため、replaceでnanに変換できます.

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.random.random(9).reshape((3,3))) 
print(data)
          0         1         2
0  0.277842  0.933150  0.686117
1  0.245226  0.040764  0.198539
2  0.042279  0.013079  0.245121

data.iloc[np.random.randint(2),np.random.randint(2)] = "?"

print(data)
           0         1         2
0   0.277842  0.933150  0.686117
1          ?  0.040764  0.198539
2  0.0422795  0.013079  0.245121

data = data00.replace("?",np.nan)

          0         1         2
0  0.277842  0.933150  0.686117
1       NaN  0.040764  0.198539
2  0.042279  0.013079  0.245121

2.dataのnanデータに0またはその他の値を入力したい場合はreplaceを使用してもよい

data = data.replace("nan", 0)
data.iloc[1,0] +9
9
#        
data = data.fillna(0)
data.iloc[1,0] + 9

......
......(    )
TypeError: must be str, not int

3.dataを使うことができる.fillna(0)は0で埋めます.