将Dataframe中的某些列替换为null

Question

我想基于高空值删除某些列。在少数列中有一个等于null的值（在本例中为“ Select”）。我想将其替换为null，以便我可以计算null％并相应地删除列。

Lead Profile    City
Select          Select
Select          Select
Potential Lead  Mumbai
Select          Mumbai
Select          Mumbai

尝试使用替换功能和地图功能。

leads['Specialization'] = leads['Specialization'].replace('Select', "NaN")

此代码仅将字符串替换为字符串，并且实际上不估算空值

def colmap(x):
     return x.map({"Select": "Nan"})

df[['Lead Profile']] = df[['Lead Profile']].apply(colmap)

此代码将所有值替换为NAN

Answer 1

用空值替换value：

df['col'] = df['col'].replace('value', np.nan)

否则，要仅直接返回小于N值的Select倍的列，可以使用以下方法：

df2 = df[[col for col in df.columns if len(df[df[col] == 'Select']) < N]]

Answer 2

除了奥利维尔的答案，如果您使用read_csv或read_excel导入数据，这些方法还具有na_values参数：

df = pd.read_csv('file.csv', na_values=['Select'])