如何在 pandas 数据帧中使用 re.sub

Question

def not_value(x):
    if type(x) == str:
        re.sub(r'(\s+)', np.nan, x)
    else:
        pass

df_copy=df.copy()
df_copy.astype(str).applymap(lambda x: not_value(x))

我检查了 dataframe 中的值是一个字符串。 但它总是显示 TypeError:decode to str: need a bytes-like object, float found。 它有什么问题？

谢谢你给我答复。

Answer 1

如果您只想用np.nan替换某个字符串列中的值，当字符串的值全是空格时，您可以执行以下操作。 如果它是否全是空格并不重要，您可能需要编辑正则表达式：

import pandas as pd
import re
import numpy as np

d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3': ['s ', '  ']}

df = pd.DataFrame(data=d)

spaces = df['col3'].str.contains('^\s+$')
df.loc[spaces, 'col3'] = np.nan
df

结果：

   col1  col2 col3
0     1     3   s 
1     2     4  NaN