用np.nan替换空字符串，但得到了NaN＆＃39;

Question

我尝试用np.nan

替换空字符串

但是我在单元格中得到None，那有什么不对？

由于

df.replace('', np.nan)

Answer 1

您的数据一定存在问题，而pandas则没有问题。见下面的例子：

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

如果您尝试在上面的示例中将''替换为np.nan，则可以获得所需的结果：

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

但是，如果您的数据无法正确指定：

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

pandas无法提供帮助，因为您的数据不包含空字符串，但是未指定的值（None）：

>>> df.replace('', np.nan) 
      0  1     2
0     a  b  None
1  None  e     f

但是，您仍有可能从表中删除None s。听起来很傻，以下内容应该仍然有效：

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

如果没有原始数据，很难说，但希望上述有所帮助。