numpy - 用 np.nan 替换空字符串但得到 'NaN'

Question

我试图用 np.nan 替换空字符串

但我得到了 None在细胞中，这有什么问题？

谢谢

df.replace('', np.nan)

Answer 1

您的数据一定有问题，而不是 Pandas 。看下面的例子:

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

如果您尝试更换 ''与 np.nan在上面的例子中，你得到了想要的结果:

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

但是，如果您的数据没有正确指定:

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

pandas无济于事，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

但是，您仍有机会删除 None来自你的 table 。以下，虽然听起来很愚蠢，但应该仍然有效:

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

没有原始数据很难说，但希望以上内容有所帮助。