pandas 数据框用NaN替换空白 [英] pandas dataframe replace blanks with NaN

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本文介绍了 pandas 数据框用NaN替换空白的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个带有空单元格的数据框,想用NaN替换这些空单元格. 先前在该论坛上提出的解决方案是可行的,但前提是该单元格包含空格:

I have a dataframe with empty cells and would like to replace these empty cells with NaN. A solution previously proposed at this forum works, but only if the cell contains a space:

df.replace(r'\s+',np.nan,regex=True)

当单元格为空时,此代码不起作用.有没有人建议用熊猫码代替空细胞.

This code does not work when the cell is empty. Has anyone a suggestion for a panda code to replace empty cells.

Wannes

推荐答案

我认为最简单的方法是进行两次替换:

I think the easiest thing here is to do the replace twice:

In [117]:
df = pd.DataFrame({'a':['',' ','asasd']})
df

Out[117]:
       a
0       
1       
2  asasd

In [118]:
df.replace(r'\s+',np.nan,regex=True).replace('',np.nan)

Out[118]:
       a
0    NaN
1    NaN
2  asasd

这篇关于 pandas 数据框用NaN替换空白的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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