我有一个数据集d,其中包含不同形式的缺失值:
d = {'col1': [1, 2, '', 'N/A', 'unknown', None],
'col2': [3, 4, 'N/A', None, 'N/A_N/A', '']}
d = pd.DataFrame(data=d)
col1 col2
0 1 3
1 2 4
2 N/A
3 N/A None
4 unknown N/A_N/A
5 None
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想看看每列中实际上缺少多少个值。因此,我想将所有空白、n/a 和未知数转换为None。我尝试了这段代码并得到以下结果:
d.replace(to_replace =['N/A', '', 'unknown', 'N/A_N/A'],
value = None)
col1 col2
0 1 3
1 2 4
2 2 4
3 2 None
4 2 None
5 None None
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我不明白为什么d.replace会这样,有人有更好的解决方案来解决我的问题吗?我希望它是这样的:
col1 col2
0 1 3 …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)