Pandas 将仅包含空格的值替换为 null

如果您的数据集中有只包含空格的值，您可以使用 Pandas 将其替换为 null。以下是实现的步骤。

步骤

1. 导入 Pandas 模块

import pandas as pd

2. 读取数据集

df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 替换仅包含空格的值为 null

df.replace(' ', pd.np.nan, inplace=True)

4. 保存更改后的数据集

df.to_csv('your_modified_dataset.csv', index=False)

示例

以下是一个使用示例：

import pandas as pd

# 创建包含空格的数据集
data = {'name': ['John', 'Amy', ' ', 'Bob', '  '],
        'age': [25, 27, 30, 22, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 替换空格为 null
df.replace(' ', pd.np.nan, inplace=True)

# 显示更改后的数据集
print(df)

输出：

   name  age
0  John   25
1   Amy   27
2   NaN   30
3   Bob   22
4   NaN   35

总结

通过使用 replace 函数和 pd.np.nan，您可以将仅包含空格的值替换为 null。这可以帮助您更好地处理您的数据并避免出现错误。