如何处理python bool列中的缺失值？

Question

我有一个逻辑列

df['Employed'].dtypes
Out[3]: dtype('O')

显示值

df['Employed'].value_counts()
Out[4]:
False    156133
True      13271
Name: Self_Employed2, dtype: int64

唯一显示nan

df['Employed'].unique()
Out[5]:array([nan, False, True], dtype=object)

失踪人数

df['Employed'].isnull().sum()
Out[6]: 21210

我试图将逻辑转换为字符串，并将“ nan”更改为“ False”，然后将“ False”更改为“ No”，将“ True”更改为“ Yes”， 尝试使用fillna（False）将'nan'转换为'False'，它不起作用 使用str.replace（'False'，'No'）尝试也不起作用

我需要

Out[7]:
False    177343
True      13271
Name: Employed, dtype: int64

Answer 1

您可以使用Series.fillna尝试用False替换Series.dropna而不使用'来代替布尔值：

df.Employed = df.Employed.fillna(False)

或通过{{3}}删除缺失值：

df.Employed = df.Employed.dropna()