这篇文章主要为大家展示了“python如何解决pandas处理缺失值为空字符串的问题”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python如何解决pandas处理缺失值为空字符串的问题”这篇文章吧。
踩坑记录:
用pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG,就是excel打开csv文件,明明有的格子没有任何东西,当然,我就想到用pandas的dropna()或者fillna()来处理缺失值。
但是pandas读取csv文件后发现那个空的地方isnull()竟然是false,就是说那个地方有东西。。。
后来经过排查发现看似什么都没有的地方有空字符串,故pandas认为那儿不是缺失值,所以就不能用dropna()或者fillna()来处理。
解决思路:先用正则将空格匹配出来,然后全部替换为NULL,再在用pandas读取csv时候指定 read_csv(na_values='NULL')就是将NULL认为是nan处理,接下来就可以用dropna()或者fillna()来处理了
以上是“python如何解决pandas处理缺失值为空字符串的问题”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。