替换 pandas 数据框中的问号

Question

从 csv 文件等源读取数据帧时，会出现“?”等文字 显示 pandas 中的空白值。

如果这是一个数字列，并且您尝试用mean替换，df['weight'].replace('?',df['weight'].mean() ,inplace='True')如果它的类型是“Object”而不是int64，则可能不起作用。

在这种情况下，我会替换这些“？” 与 NaN 是因为 isna() 不能直接对它们起作用。然后将这些 NaN 替换为 0，最后用它们替换为实际值进行插补

df['SGOT'].replace('?',np.nan,inplace='True' )
df1['SGOT'].fillna(value=0,inplace=True)

df1['SGOT']=df1['SGOT'].astype(int)
df1['SGOT'].replace(0,df1['SGOT'].mean(),inplace=True )

我确信有更好的方法来做到这一点。请告诉我

Answer 1

当您读取数据时（大概是使用），是替换为 的pd.read_csv()好时机：'?'nan

df = pd.read_csv(..., na_values='?')

请参阅文档。na_values也可以是列表或字典。

默认情况下，这将添加 '?'到要解释为 NaN 的字符串列表中（keep_default_na=False如果您愿意，可以更改它）。