如何将Pandas数据框中的问号替换为缺失值？

Question

这是我使用的代码：

diabetic_df.replace({'weight': {'?': ""}}, regex=False)

然而，当我运行下面的代码时，它并不显示为缺失值。

diabetic_df.isnull().sum()

您能否指导我做错了什么？

(该内容翻译为中文：您能否指导我做错了什么？)

- KayPong

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尝试使用以下代码：df.replace('?',np.nan) - Pyd

@pyd 把你的评论作为答案添加 :) - Anatolii

添加了，@user1055395 - Pyd

我尝试使用diabetic_df.replace（'？'，np.nan）进行替换，并且成功将所有的“？”替换为NaN。但是，当我运行diabetic_df.isnull().sum()命令时，所有属性仍然显示没有缺失值。我是否还漏掉了其他事项？ - KayPong

谢谢。已经搞定了！ - KayPong

Answer 1

你正在将其替换为空字符串而不是NaN 试试这个，

import numpy as np

diabetic_df.replace({'weight': {'?': np.nan}}, regex=False,inplace=True)
diabetic_df.isnull().sum()

- Pyd

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感谢。它至少将缺失值显示为NaN。但是，当我运行diabetic_df.isnull().sum()时，体重仍然显示为零缺失值。 - KayPong

我已添加了“inplace”，请尝试最新的编辑并查看。 - Pyd

我已经得到了它 df2 = diabetic_df.replace('?',np.nan )
df2.isnull().sum() - KayPong

Answer 2

有时候像Informatica或HANA这样的系统生成的文件中会带有问号和空格。

首先，您需要在数据框中去掉空格。

temp_df_trimmed = temp_df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)

之后将该函数应用于替换数据。

temp_df_trimmed['RC'] = temp_df_trimmed['RC'].map(lambda x: np.nan if x=="?"  else x)

- Nishanth