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Substituir valores 0 (zero) por NaN

Boa tarde! Ficou claro como subistituir valores faltantes por 0 através dos métodos df.fillna() e df.replace(). Fiquei em dúvida sobre como fazer o contrário, substituir os valores zero por Nan. Outra dúvida é sobre como trazer todas os valores 0 (zero) de um dataframe, consegui trazer de uma determinada coluna, mas não do dataframe completo

df[df['Glucose'].isin([0])]

Obrigada.

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solução!

Olá Thais! Tudo bem contigo?

Para substituir os valores 0 por NaN, você pode fazer o seguinte:

import numpy as np

df.replace(0, np.nan, inplace = True)

Agora, para pegar os zeros em todas colunas, você pode utilizar o operador or ou o método query. Vou fazer um exemplo para você entender como pode utilizar os dois:

Suponhamos que eu tenha o seguinte dataframe:

QuantidadeFrutasPreco
00Goiaba1.5
11Maça2.5
22Laranja0
30Pera4.8
44Uva0
55Tomate2.45
60Tangerina3.75

Para selecionar todas as linhas que possuem valores zero, posso fazer o seguinte:

df[(df['Quantidade'] == 0) | (df['Frutas'] == 0) | (df['Preco'] == 0)]

Ou:

df.query('Quantidade == 0 or Frutas == 0 or Preco == 0')

Que o resultado será o seguinte dataframe:

QuantidadeFrutasPreco
00Goiaba1.5
22Laranja0
30Pera4.8
44Uva0
60Tangerina3.75

Espero que isso ajude! Qualquer dúvida estou por aqui :)

Bons estudos!

Ajudou bastante :) Obrigada!

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