在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格。这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来,这样就不能完整地得到我们想要的数据了,这里给出一个简单的方法处理该问题。

方法1:

既然我们认为空值和空格都代表无数据,那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。

这里,我们的DataFrame类型的数据集为df,其中有一个变量VIN,那么取得空值和空格的布尔数组为NONE_VIN。然后通过该布尔数组,就能得到我们要的数据了
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方法来修改变量VIN中的每个值。如果发现是空格,就返回Nan,否则就返回原值。
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()]
将dataframe中的NaN替换成希望的值
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 # 将NaN替换为None print data.where(data.notnull(), None)
输出结果:
col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 NaN col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 None
总结:


方法1的思路就是直接判定是否为空格,把空格纳入到选择中来。方法2的思路是先把空格转换为NaN,然后正常使用.isnull()或.notnull()来得到我们想要的数据.

转载自:https://blog.csdn.net/alanhu1024/article/details/49155891
<https://blog.csdn.net/alanhu1024/article/details/49155891>

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