Question

我有一个数据框（在Python中），如下所示：

      A     B    C    D     E      F     G    H

0    T-1    2    3    -    M-7     2          2

1    T-2    5    4    2    M-7     4          3

2    T-3    -    -    3    M-7            9   4  

3    T-4    6    -    4    M-7     -      9   5

4    T-5    -    1    5    M-7     8          6

我想用NaN替换破折号（排除 A列和E列中的破折号）。

我尝试了df.replace('-', np.nan)。它最终也替换了A列和E列的整个单元格。我想我可以使用df[column_name].replace('-',np.nan)但是我必须分别为每一列应用它。

有没有其他方法，这是有效的，并适用于具有类似限制的任意数量的列？

Answer 1

这应该有效。

df = pd.DataFrame({'A': list('abcde'),
                  'B': ['T-1', 'T-2', 'T-3', 'T-4', 'T-5'],
                  'C': ['a', '-', 'c', 'd', '-'],
                  'D': ['-', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                  'E': ['M-7', 'M-7', 'M-7', 'M-7', 'M-7'],
                  'F': ['a', '-', 'c', '-', '-'],
                  'G': ['a', 'b', 'c', 'd', '-'],
                  'H': ['a', 'b', '-', 'd', '-']
                  })

df = df.astype(str)

s = df.applymap(lambda x: re.sub(r'^-$', str(np.NaN), x))

<强>输出：

   A    B    C    D    E    F    G    H
0  a  T-1    a  nan  M-7    a    a    a
1  b  T-2  nan    b  M-7  nan    b    b
2  c  T-3    c    c  M-7    c    c  nan
3  d  T-4    d    d  M-7  nan    d    d
4  e  T-5  nan    e  M-7  nan  nan  nan

Answer 2

In [18]: df[df.columns.drop(['A','E'])] = \
             df[df.columns.drop(['A','E'])].replace('-', np.nan)

In [19]: df
Out[19]:
   A    B    C    D    E    F    G    H
0  a  T-1    a  NaN  M-7    a    a    a
1  b  T-2  NaN    b  M-7  NaN    b    b
2  c  T-3    c    c  M-7    c    c  NaN
3  d  T-4    d    d  M-7  NaN    d    d
4  e  T-5  NaN    e  M-7  NaN  NaN  NaN

如何用NaN替换python数据帧中的破折号？

2 个答案: