Pandas データフレームで空白値を NaN に置き換えるにはどうすればよいですか?

Pandas で空白値を NaN に置き換える

問題

Pandas データフレームで空白値を見つけて NaN に置き換えるのは難しい場合があります。目標は、空の文字列値を含むデータフレームを NaN 値を含むデータフレームに変換し、データの処理と分析を向上させることです。

ソリューション

df.replace() メソッドは、エレガントなソリューションを提供します。正規表現に基づいて値を置換できます。

<code class="python">df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)</code>

この正規表現パターンでは、^ は文字列の先頭に一致し、s* は 0 個以上の空白文字に一致し、$ は文字列の末尾に一致します。したがって、この正規表現は、完全に空白文字または空の文字列で構成される文字列をチェックします。

実装

このソリューションをサンプル データフレームに適用すると、

<code class="python">df = pd.DataFrame([
    [-0.532681, 'foo', 0],
    [1.490752, 'bar', 1],
    [-1.387326, 'foo', 2],
    [0.814772, 'baz', ' '],     
    [-0.222552, '   ', 4],
    [-1.176781,  'qux', '  '],         
], columns='A B C'.split(), index=pd.date_range('2000-01-01','2000-01-06'))

result = df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)

print(result)</code>

これにより、目的の出力:

                   A    B   C
2000-01-01 -0.532681  foo   0
2000-01-02  1.490752  bar   1
2000-01-03 -1.387326  foo   2
2000-01-04  0.814772  baz NaN
2000-01-05 -0.222552  NaN   4
2000-01-06 -1.176781  qux NaN

改善

Temak が指摘したように、有効なデータに空白が含まれる可能性がある場合、正規表現パターンを r'^s $' に変更して、次の文字列のみと一致させることができます。完全に空白文字:

<code class="python">df.replace(r'^\s+$', np.nan, regex=True)</code>

以上がPandas データフレームで空白値を NaN に置き換えるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。