如何在 Pandas 数据框中用 NaN 替换空白值？

在 Pandas 中用 NaN 替换空白值

问题

在 Pandas 数据框中查找空白值并将其替换为 NaN 可能是一个挑战。目标是将具有空字符串值的数据帧转换为具有 NaN 值的数据帧，从而可能改善数据处理和分析。

解决方案

df.replace() 方法提供了一种优雅的解决方案，允许您可以根据正则表达式替换值：

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

在此正则表达式模式中，^ 匹配字符串的开头，s* 匹配零个或多个空白字符，$ 匹配字符串的结尾。因此，此正则表达式检查完全由空格或空字符串组成的字符串。

实现

将此解决方案应用于示例数据框：

<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>

这将生成所需的输出：

                   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

改进

正如 Temak 所指出的，如果有效数据可能包含空格，则可以将正则表达式模式修改为 r'^s $' 以仅匹配包含以下内容的字符串完全是空白：

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

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