Pandas DataFrame で空の文字列 (空白) を NaN に置き換える方法は?

Pandas で空白値 (空白) を NaN に置き換える

Pandas で空白値 (空白) を NaN に効率的に置き換える方法dataframe?

初期アプローチ:

次のコードは空白の値を None に置き換えることができますが、これは非効率的であり、最も Python 的な解決策ではありません:

<code class="python">for i in df.columns:
    df[i][df[i].apply(lambda i: True if re.search('^\s*$', str(i)) else False)] = None</code>

最適なソリューション:

Pandas は、df.replace() メソッドを通じてより簡潔で効率的なソリューションを提供します:

<code class="python">df = pd.DataFrame([
    [-0.532681, 'foo', 0],
    [1.490752, 'bar', 1],
    [-1.387326, 'foo', 2],
    [0.814772, 'baz', ' '],     
    [-0.222552, '   ', 4],
    [-1.176781,  'qux', '  '],         
], columns='A B C'.split(), index=pd.date_range('2000-01-01','2000-01-06'))

# replace field that's entirely space (or empty) with NaN
print(df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True))</code>

このコードは空白を置き換えますNaN を使用した値 (正規表現: ^s*$) を使用して、目的の出力を生成します。

                   A    B   C
2000-01-01 -0.532681  foo   0
2000-01-02  1.490752  bar   1
2000-01-03 -1.387326  foo   2
2000-01-04  0.814772  baz NaN
2000-01-05 -0.222552  NaN   4
2000-01-06 -1.176781  qux NaN

注:

有効なデータを処理する必要がある場合は、空白が含まれている場合は、正規表現を r'^s $' に変更すると、完全に空白で構成されるフィールドにのみ一致します。

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