如何使用Python pandas的replace()函数将数据中的指定值替换为空？

在数据处理中，我们经常会遇到需要将特定值替换为缺失值的情况，这时可以使用Python pandas库中的replace()函数来实现。

准备工作

首先，我们需要导入pandas库并创建一个包含一些字符串的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
        'B': ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta']}

df = pd.DataFrame(data)

创建的DataFrame如下所示：

     A      B
0  foo  alpha
1  bar   beta
2  baz  gamma
3  qux  delta

使用replace()函数替换特定值为空

为了将某些特定值替换为空，我们可以使用空字符串作为要替换的值和新值，如下所示：

df['A'] = df['A'].replace(['foo', 'bar'], '')
df['B'] = df['B'].replace(['alpha', 'beta'], '')

执行之后，得到的新的DataFrame如下所示：

     A      B
0             gamma
1  baz         
2  qux  delta

可以看到，列'A'中的'foo'和'bar'已经被替换为空字符串，而列'B'中的'alpha'和'beta'也被替换为空字符串。

使用fillna()函数将缺失值替换回原始列

当我们将整个列替换为空时，该列将从DataFrame中删除，因为空字符串在pandas中被视为缺失值（NaN），缺失值通常不会显示在DataFrame中。如果我们想要保留这些缺失值，可以使用fillna()函数将其替换回原始列。

df['A'] = df['A'].replace(['foo', 'bar'], '').fillna('foo')
df['B'] = df['B'].replace(['alpha', 'beta'], '').fillna('alpha')

执行之后，得到的新的DataFrame如下所示：

     A      B
0  foo  gamma
1  baz  alpha
2  qux  delta

现在，缺失值已被替换回原始列，可以在需要时显示它们。

总结

通过使用Python pandas库中的replace()函数和fillna()函数，我们可以将数据中的特定值替换为空，以及在需要时将缺失值替换回原始列。这对于数据预处理和清洗非常有用。

希望以上技巧能够对大家有所帮助。

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感谢阅读！

图片来源：Unsplash

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