python - 均匀化混合了 NaN 和空字符串的列

Question

我将一个相对较大的 csv (~200Mb) 数据集导入到 pandas 中，其中一些列包含一个奇怪的“.”字符串(实际上是一个空单元格)或 NaN。其他列包含 NaN 或空字符串。在第一种情况下，我想将奇怪的字符串转换为 NaN。在第二种情况下，我想将 NaN 转换为空字符串。我一直在尝试一些方法，但他们没有按照我的意愿行事。请注意，我不想使用 dropna 或任何影响其他行的东西。

例如

df['Col1'].replace(np.nan, '', regex=True)

在列的某些行中包含 0。

例如，我想转换:

 Col1   Col2  Col
 ' .'   NaN    3 
 NaN   '  .'   1

到

  Col1 Col2 Col
  NaN  NaN  3
  NaN  NaN  1

并转换

 Col1 Col2 Col
 ""   NaN  3 
 NaN  5    1
 5    3    4

到

 Col1 Col2 Col
 ""   ""   3 
 ""   5    1
 5    3    4

谢谢你的帮助

Answer 1

您可以尝试以下代码:-

df['Col1'] = df['Col1'].replace('.','').replace(' ','').fillna('')
df['Col2'] = df['Col2'].replace('.','').replace(' ','').fillna('')

我首先用 默认值 替换 '.' 和空格，然后将所有 nan 值也填充到 默认值。我希望这会有所帮助。