如何在 Pandas DataFrame 中用 NaN 替换空字符串(空格)?
Oct 31, 2024 am 04:18 AM在 Pandas 中用 NaN 替换空白值(空白)
如何在 Pandas 中高效地用 NaN 替换空白值(空白) dataframe?
初始方法:
以下代码能够用 None 替换空白值,但效率很低,也不是最 Pythonic 的解决方案:
<code class="python">for i in df.columns: df[i][df[i].apply(lambda i: True if re.search('^\s*$', str(i)) else False)] = None</code>
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最优方案:
Pandas 通过 df.replace() 方法提供了更简洁高效的解决方案:
<code class="python">df = pd.DataFrame([ [-0.532681, 'foo', 0], [1.490752, 'bar', 1], [-1.387326, 'foo', 2], [0.814772, 'baz', ' '], [-0.222552, ' ', 4], [-1.176781, 'qux', ' '], ], columns='A B C'.split(), index=pd.date_range('2000-01-01','2000-01-06')) # replace field that's entirely space (or empty) with NaN print(df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True))</code>
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这段代码替换空白值(正则表达式:^s*$)与 NaN,产生所需的输出:
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
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注意:
如果您需要处理可能的有效数据包含空格,可以将正则表达式修改为r'^s $',它只匹配完全由空格组成的字段。
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