パンダ: 空の文字列を nan に置き換える方法

次の構文を使用して、パンダで空の文字列を NaN 値に置き換えることができます。

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

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

関連: Pandas で NaN 値を文字列に置き換える方法

例: 空の文字列を NaN に置き換えます

さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

チーム列とポジション列に空の文字列がいくつかあることに注意してください。

次の構文を使用して、これらの空の文字列を NaN 値に置き換えることができます。

 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

それぞれの空の文字列が NaN に置き換えられていることに注意してください。

注: pandas のreplace関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

パンダで欠損値を代入する方法
パンダで欠損値を数える方法
パンダでNaN値を平均値で埋める方法