الباندا: كيفية استبدال السلاسل الفارغة بـ nan

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لاستبدال السلاسل الفارغة بقيم NaN في الباندا:

 df = df. replace ( r'^\s*$' , np. nan , regex= True )

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

ذات صلة: كيفية استبدال قيم NaN بسلسلة في Pandas

مثال: استبدل السلاسل الفارغة بـ NaN

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية التي تحتوي على معلومات حول مختلف لاعبي كرة السلة:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', ' ', 'D', 'E', ' ', 'G', 'H'],
                   ' position ': [' ', 'G', 'G', 'F', 'F', ' ', 'C', 'C'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position points rebounds
0 to 5 11
1 B G 7 8
2 G 7 10
3 D F 9 6
4 E F 12 6
5 9 5
6 G C 9 9
7 H C 4 12

لاحظ أن هناك عدة سلاسل فارغة في أعمدة الفريق والموضع .

يمكننا استخدام الصيغة التالية لاستبدال هذه السلاسل الفارغة بقيم NaN:

 import numpy as np

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

#view updated DataFrame
df

team position points rebounds
0 A NaN 5 11
1 B G 7 8
2 NaN G 7 10
3 D F 9 6
4 E F 12 6
5 NaN NaN 9 5
6 G C 9 9
7 H C 4 127

لاحظ أنه تم استبدال كل سلسلة فارغة بـ NaN.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة الاستبدال في الباندا هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية احتساب القيم المفقودة في الباندا
كيفية حساب القيم المفقودة في الباندا
كيفية ملء قيم NaN بالمتوسط في الباندا