Pandas 用 NaN 替换空字符串

在数据处理过程中，我们经常需要处理缺失值（missing values）。Pandas 是一个强大的数据分析库，提供了处理缺失值的丰富功能。在Pandas中，我们可以使用NaN（Not a Number）来表示缺失值。在本文中，我们将学习如何使用Pandas将空字符串（""）替换为NaN。

导入 Pandas

首先，我们需要导入Pandas库，如果你还没有安装Pandas可以通过以下命令进行安装：

!pip install pandas

导入Pandas库的方法如下：

import pandas as pd

创建含有空字符串的示例数据

为了演示如何使用Pandas将空字符串替换为NaN，我们将首先创建一个包含空字符串的示例数据。

data = pd.DataFrame({'col1': ['abc', '', 'def', ''],
                     'col2': [1, 2, '', 4],
                     'col3': ['', '', 'ghi', '']})

这个示例数据包含3列，每列都包含了空字符串。

使用 Pandas 将空字符串替换为 NaN

要将空字符串替换为NaN，我们可以使用Pandas的replace方法。下面是一个将空字符串替换为NaN的示例代码：

data.replace('', pd.NaT, inplace=True)

在上面的代码中，我们将replace方法的第一个参数设置为空字符串''，第二个参数设置为pd.NaT。pd.NaT是Pandas中表示缺失值的一种特殊对象。最后，我们将inplace参数设置为True，以便修改原始数据。

结果

运行上述代码后，我们的示例数据将被替换为NaN，结果如下：

   col1 col2 col3
0   abc    1  NaN
1   NaN    2  NaN
2   def  NaN  ghi
3   NaN    4  NaN

可以看到，空字符串已被成功替换为NaN。

总结

本文介绍了如何使用Pandas将空字符串替换为NaN。通过将空字符串替换为NaN，我们可以更好地处理缺失值，并进行进一步的数据处理和分析。 查阅Pandas官方文档获取更多有关替换方法的详细信息。