Pandas DataFrame에서 빈 값(공백)을 NaN으로 어떻게 바꾸나요?
Pandas에서 공백 값(공백)을 NaN으로 바꾸는
데이터 정리는 데이터 분석에서 중요한 단계입니다. 일반적인 작업 중 하나는 공백 값(공백)을 NaN으로 바꾸는 것입니다. Pandas를 사용하면 이 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
이를 달성하려면 df.replace() 함수를 활용하세요. 이 함수를 사용하면 DataFrame 값에 대한 정규식 기반 검색 및 바꾸기 작업이 가능합니다. 구현 방법은 다음과 같습니다.
<code class="python">import numpy as np import pandas as pd 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')) # Replace fields that contain only whitespace (or are empty) with NaN print(df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)) # Output: # A B C # 2000-01-01 -0.532681 foo 0 # 2000-01-02 1.490752 bar 1 # 2000-01-03 -1.387326 foo 2 # 2000-01-04 0.814772 baz NaN # 2000-01-05 -0.222552 NaN 4 # 2000-01-06 -1.176781 qux NaN</code>
이 코드는 공백만 포함하거나 비어 있는 필드를 대체합니다(예: 정규식 r'^s*$'**와 일치). 유효한 데이터에 공백이 포함된 경우 그에 따라 정규식을 조정하세요(예: r'^s '의 끝에서 **$ 제거).
위 내용은 Pandas DataFrame에서 빈 값(공백)을 NaN으로 어떻게 바꾸나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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