Comment remplacer les valeurs vides par NaN dans les Pandas DataFrames ?

Remplacement des valeurs vides par NaN dans Pandas

Dans les dataframes Pandas, il est souvent nécessaire d'identifier et de remplacer les valeurs d'espacement (" ") par Valeurs NaN. Cette opération garantit l'intégrité des données et permet une analyse transparente.

Un moyen efficace d'y parvenir consiste à utiliser la méthode Pandas replace(). Sa syntaxe est la suivante :

<code class="python">df.replace(to_replace, value, regex=True)</code>

Dans ce contexte :

• to_replace est le modèle d'expression régulière représentant les valeurs d'espacement (par exemple, r'^s ').
• value est la valeur de remplacement souhaitée, qui peut être NaN.
• l'expression régulière est définie sur True pour activer la correspondance d'expression régulière.

Pour remplacer les valeurs vides par NaN, vous pouvez utilisez le code suivant :

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np

# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({
    "A": [-0.532681, 1.490752, -1.387326, 0.814772, -0.222552, -1.176781],
    "B": ['foo', 'bar', 'foo', 'baz', ' ','qux'],
    "C": [0, 1, 2, ' ', 4, ' ']
})

# Replace blank values with NaN
df = df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)

# Display the updated dataframe
print(df)</code>

Sortie :

          A     B     C
0 -0.532681   foo     0
1  1.490752   bar     1
2 -1.387326   foo     2
3  0.814772   baz   NaN
4 -0.222552   NaN     4
5 -1.176781   qux   NaN

Ce code remplace efficacement toutes les valeurs vides de la trame de données par NaN, fournissant une représentation plus propre et plus précise de vos données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!