用 np.nan 替换空字符串但得到 'NaN'

Question

我试图用空字符串替换 np.nan

但我进了None牢房，那有什么问题？

谢谢

df.replace('', np.nan)

Answer 1

一定是你的数据有问题，而不是pandas有问题。请参阅下面的示例：

>>> data = [['a', 'b', ''], ['', 'e', 'f']]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df
   0  1  2
0  a  b   
1     e  f

如果您尝试在上面的示例中替换''为，您将得到所需的结果：np.nan

>>> df.replace('', np.nan)
     0  1    2
0    a  b  NaN
1  NaN  e    f

但是，如果万一您的数据未正确指定：

>>> data = [['a', 'b', None], [None, 'e', 'f']]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df
      0  1     2
0     a  b  None  
1  None  e     f

pandas无法提供帮助，因为您的数据不包含空字符串，而是包含非指定值 ( None)：

>>> df.replace('', np.nan) 
      0  1     2
0     a  b  None
1  None  e     f

None但是，您仍然有机会从表中删除 s 。尽管听起来很愚蠢，但以下内容应该仍然有效：

>>> df.replace(np.nan, np.nan)
     0  1    2
0    a  b  NaN
1  NaN  e    f

如果没有原始数据，很难说，但希望以上内容有所帮助。