Pandas 用空字符串替换 NoneType

在 Pandas 中，经常会遇到 NoneType 类型的数据缺失问题，如果直接使用 fillna() 方法进行替换，会出现错误。为了解决这个问题，我们需要将 NoneType 类型转换为空字符串，再进行替换。

下面是一个示例代码，演示如何用空字符串替换 NoneType：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame，包含缺失值
data = {'A': [1, 2, None, 4], 
        'B': ['a', None, 'c', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 NoneType 转换为空字符串
df = df.applymap(lambda x: '' if pd.isna(x) else x)

# 用空字符串替换缺失值
df = df.fillna('')

print(df)

运行上面的代码，输出如下结果：

   A  B
0  1  a
1  2   
2     c
3  4   

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含缺失值的 DataFrame，然后使用 applymap() 方法将 NoneType 类型转换为空字符串。接着使用 fillna() 方法，将 DataFrame 中的缺失值用空字符串进行替换。

这样，我们就成功地用空字符串替换了 NoneType 类型的数据缺失问题，使 DataFrame 中的数据更加完整。