在 Pandas 数据框中用 NaN 替换字符串值 - Python

Question

我必须更换价值吗？使用 NaN 以便您可以调用 .isnull () 方法。我找到了几种解决方案，但总是返回一些错误。认为：

data = pd.DataFrame([[1,?,5],[?,?,4],[?,32.1,1]])

如果我尝试：

pd.data.replace('?', np.nan)

我有：

     0     1  2
0  1.0   NaN  5
1  NaN   NaN  4
2  NaN  32.1  1    

但 data.isnull() 返回：

       0      1      2
0  False  False  False
1  False  False  False
2  False  False  False

为什么？

Answer 1

# a dataframe with string values
dat = pd.DataFrame({'a':[1,'FG', 2, 4], 'b':[2, 5, 'NA', 7]})

从数据框中删除非数字元素：

"Method 1 - with regex"
dat2 = dat.replace(r'^([A-Za-z]|[0-9]|_)+$', np.NaN, regex=True)
dat2

"Method 2 - with pd.to_numeric"
dat3 = pd.DataFrame()
for col in dat.columns:
    dat3[col] = pd.to_numeric(dat[col], errors='coerce')
dat3

Answer 2

我想你忘了分配回来：

data = pd.DataFrame([[1,'?',5],['?','?',4],['?',32.1,1]])

data = data.replace('?', np.nan)
#alternative
#data.replace('?', np.nan, inplace=True)
print (data)
     0     1  2
0  1.0   NaN  5
1  NaN   NaN  4
2  NaN  32.1  1

print (data.isnull())
       0      1      2
0  False   True  False
1   True   True  False
2   True  False  False