पांडा: खाली स्ट्रिंग्स को nan से कैसे बदलें

आप पांडा में खाली स्ट्रिंग्स को NaN मानों से बदलने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

संबंधित: पंडों में NaN मानों को एक स्ट्रिंग से कैसे बदलें

उदाहरण: खाली स्ट्रिंग्स को NaN से बदलें

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें विभिन्न बास्केटबॉल खिलाड़ियों के बारे में जानकारी है:

 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

ध्यान दें कि टीम और स्थिति कॉलम में कई खाली स्ट्रिंग हैं।

हम इन खाली स्ट्रिंग्स को NaN मानों से बदलने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 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

ध्यान दें कि प्रत्येक खाली स्ट्रिंग को NaN से बदल दिया गया है।

नोट : आप पांडा में रिप्लेस फ़ंक्शन का पूरा दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

पांडा में लुप्त मानों को कैसे आरोपित करें
पांडा में लुप्त मानों की गणना कैसे करें
पांडा में NaN मानों को माध्य से कैसे भरें