Python Pandas去除空值与空格及Nan数据替换技巧

简介：
本篇文章详细介绍了使用Python中的Pandas库处理数据时如何有效地移除或填充空值和空白字符的方法，并提供了针对NaN值的各种替代策略，帮助数据分析者提高工作效率。 在人工采集数据过程中，常常会不小心将空值与空格混淆在一起，在原本为空的单元格里加入空格而不自知。这给后续的数据处理工作带来了困难，因为无论是空值还是空格都表示无实际内容存在。然而，在使用pandas库中的Series方法notnull()时，它同样会识别包含空格的数据为有效数据，导致我们无法准确获取所需的纯空白信息。 为了应对这一问题，这里提供一种简单的解决方案：既然我们认为空值和含有空格的情况均代表没有实质性的数据内容，则可以先生成一个布尔数组来涵盖这两种情况。假设我们的DataFrame类型数据集名为df，并且其中包含变量VIN（车辆识别号），那么可以通过以下步骤获取到我们想要的纯空白信息： 1. 首先，创建一个布尔类型的数组NONE_VIN，该数组中为True的位置表示对应单元格要么是空值(NULL)，要么含有空格。 2. 接下来利用此布尔数组筛选出我们需要的数据行或列。 通过这种方法可以有效地处理在数据采集过程中产生的此类问题，并确保后续数据分析的准确性与完整性。