Pandas DataFrames で空白の値を NaN に置き換える方法は?

Pandas で空白値を NaN に置き換える

Pandas データフレームでは、多くの場合、空白値 (" ") を識別して次の値に置き換える必要があります。 NaN 値。この操作により、データの整合性が確保され、シームレスな分析が可能になります。

これを達成する効率的な方法の 1 つは、Pandas replace() メソッドを使用することです。その構文は次のとおりです:

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

このコンテキストでは:

• to_replace は空白値 (例: r'^s ') を表す正規表現パターンです。
• value は、目的の置換値であり、NaN にすることができます。
• regex は、正規表現の一致を有効にするために True に設定されます。

空白の値を NaN に置き換えるには、次のことができます。次のコードを使用します:

<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>

出力:

          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

このコードは、データフレーム内のすべての空白値を効果的に NaN に置き換え、データをよりクリーンで正確に表現します。

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