在Pandas中用空白或空字符串替换NaN

在这篇文章中，我们将讨论如何在Pandas中用空白或空的字符串替换NaN。

示例:

输入: "name": ['suraj', 'NaN', 'harsha', 'NaN']
输出: "name": ['sravan', , 'harsha', ' ']
解释: 在这里，我们用空字符串代替NaN。

使用replace()将NaN替换成空字符串

我们可以使用df.replace()函数将NaN替换为空字符串。这个函数将替换一个空字符串，以取代NaN值。

# import pandas module
import pandas as pd
 
# import numpy module
import numpy as np
 
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
 
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
})
 
# replace nan with empty string
# using replace() function
data.replace(np.nan, '')

输出:

在Pandas中用空白或空字符串替换NaN？

使用fillna()将NaN替换为空白字符串

fillna()用于用空字符串替换多列NaN值。我们也可以直接使用fillna()而不指定列。

示例 1:

多列替换空字符串而不指定列的名称。

# import pandas module
import pandas as pd
 
# import numpy module
import numpy as np
 
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
 
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
})
 
# replace nan with empty string
# using fillna() function
data.fillna('')

输出:

在Pandas中用空白或空字符串替换NaN？

示例 2:

多列通过指定列名替换空字符串。

# import pandas module
import pandas as pd
 
# import numpy module
import numpy as np
 
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
 
    "name": ['sravan', np.nan, 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": [np.nan, 'java', np.nan, 'html/php'],
    "marks": [98, np.nan, np.nan, np.nan]
})
 
# replace nan with empty string
# using fillna() function
data[['name', 'subjects', 'marks']].fillna('')

输出:

在Pandas中用空白或空字符串替换NaN？