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python pandas消除空值和空格以及 Nan數(shù)據(jù)替換方法

 更新時間：2018年10月30日 09:10:18   作者：alanhu1024  
今天小編就為大家分享一篇python pandas消除空值和空格以及 Nan數(shù)據(jù)替換方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在人工采集數(shù)據(jù)時，經(jīng)常有可能把空值和空格混在一起，一般也注意不到在本來為空的單元格里加入了空格。這就給做數(shù)據(jù)處理的人帶來了麻煩，因?yàn)榭罩岛涂崭穸际谴淼臒o數(shù)據(jù)，而pandas中Series的方法notnull()會把有空格的數(shù)據(jù)也納入進(jìn)來，這樣就不能完整地得到我們想要的數(shù)據(jù)了，這里給出一個簡單的方法處理該問題。

方法1：

既然我們認(rèn)為空值和空格都代表無數(shù)據(jù)，那么可以先得到這兩種情況下的布爾數(shù)組。

這里，我們的DataFrame類型的數(shù)據(jù)集為df，其中有一個變量VIN，那么取得空值和空格的布爾數(shù)組為NONE_VIN。然后通過該布爾數(shù)組，就能得到我們要的數(shù)據(jù)了

NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))
df_null = df[NONE_VIN]
df_not_null = df[~NONE_VIN]

方法2：

直接使用Series的.apply方法來修改變量VIN中的每個值。如果發(fā)現(xiàn)是空格，就返回Nan，否則就返回原值。

df["VIN"]=df["VIN"].apply(lambda x: np.NaN if str(x).isspace() else x)
df_null = df[df["VIN"].isnull()]
df_not_null = df[df["VIN"].notnull()]

將dataframe中的NaN替換成希望的值

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}])
df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}])

data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1')
print data
# 將NaN替換為None
print data.where(data.notnull(), None)

輸出結(jié)果：

 col1 col2 col3
0 a  1 11
1 b  2 NaN
 col1 col2 col3
0 a  1 11
1 b  2 None

總結(jié)：

方法1的思路就是直接判定是否為空格，把空格納入到選擇中來。方法2的思路是先把空格轉(zhuǎn)換為NaN，然后正常使用.isnull()或.notnull()來得到我們想要的數(shù)據(jù)。

以上這篇python pandas消除空值和空格以及 Nan數(shù)據(jù)替換方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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