Question

我正在尝试从最终的csv文件中删除nan值，该文件将为数字标牌提供数据。

我使用fillna删除空数据以防止'nan'出现在符号上。 fillna工作正常，但由于这些数据已格式化，我在空csv字段中得到()-。

df = pd.read_csv(filename)
    df = df.fillna('') 
    df = df.astype(str)
    df['PhoneNumber']=df['CONTACT PHONE NUMBER'].apply(lambda x: '('+x[:3]+')'+x[3:6]+'-'+x[6:10])

我尝试编写if...else语句来分隔数组中的行;但由于格式化应用于整个列表，而不是按条目输入，这不起作用。

Answer 1

对lambda函数进行简单修改就可以完成这项任务：

>>> y=lambda x: (x and '('+x[:3]+')'+x[3:6]+'-'+x[6:10]) or ''
>>> y('123456789')
'(123)456-789'
>>> y('')
''

编辑：

你也可以用if-else构造替换和/或习语：

>>> y=lambda x: '('+x[:3]+')'+x[3:6]+'-'+x[6:10] if x else ''

试图从python pandas中的csv文件中删除nan

1 个答案: