如何处理python中bool列中缺少的值？

Question

我有一个逻辑列

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

数值显示

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

独特的展示方式

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

失踪人数

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

我正在尝试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”， Triied使用fillna（False）将'nan'转换为'False'，它不起作用 尝试使用结构更换（'False'，'No'）这也不起作用

我需要

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

Answer 1

您可以使用try replace missing values by ^{}with Falsewithout 'for boolean：

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

或通过^{}删除缺少的值：

df.Employed = df.Employed.dropna()