在 Python 中用空格替换 nan

Question

以下是我的数据框：

Id,ReturnCreated,ReturnTime,TS_startTime
O108808972773560,Return Not Created,nan,2018-08-23 12:30:41
O100497888936380,Return Not Created,nan,2018-08-18 14:57:20
O109648374050370,Return Not Created,nan,2018-08-16 13:50:06
O112787613729150,Return Not Created,nan,2018-08-16 13:15:26
O110938305325240,Return Not Created,nan,2018-08-22 11:03:37
O110829757146060,Return Not Created,nan,2018-08-21 16:10:37

我想用空白替换 nan。尝试了下面的代码，但它不起作用。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.concat({k:pd.Series(v) for k, v in ordercreated.items()}).unstack().astype(str).sort_index()
df.columns = 'ReturnCreated  ReturnTime  TS_startTime'.split()
df1 = df.replace(np.nan,"", regex=True)
df1.to_csv('OrderCreationdetails.csv')

请帮助我了解我哪里出错了，我该如何解决。

Answer 1

我认为nans 是字符串，因为.astype(str). 所以需要：

df1 = df.replace('nan',"")

Answer 2

您应该尝试 DataFrame.fillna() 方法

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html

在你的情况下：

df1 = df.fillna("")

我认为应该工作