Dataframe 在python中替换nan和空格，而不是将nan替换为空格

我有一个.csv文件，其中包含nan和空格，我需要分别替换这两个文件，将“nan”替换为“None”，将空格替换为“NA”，如何实现它

也许我不是很清楚，我需要用2个不同的值来替换Na和空白。nan在我的文件中是一个单独的字符串值。使用.replace没有帮助，因为它将所有空格都视为nan，并将它们替换为“None”，反之亦然，所以最后我得到了所有的值None或NA，但nan和空格需要不同的条目。这不是一个重复的问题 执行上的建议没有帮助：

Col1  Col2
neb   abc
ijd   nan
      987
2938
nan   909

预期结果：

Col1  Col2
neb   abc
ijd   None
NA    987
2938  NA
None  909

我正在使用：

df['Col1'] = df['Col1'].replace('nan','None')
df['Col1'] = df['Col1'].replace(np.nan,'NA')
df['Col2'] = df['Col2'].replace('nan','None')
df['Col2'] = df['Col2'].replace(np.nan,'NA')

---

如果您不想在读取

csv

时用

nan

替换字符串

“nan”

和空格，可以在读取

csv

时设置

na_filter=False

，然后用指定值替换空格和字符串

“nan”

：

df=pd.read\u csv（fl，na\u filter=False）
df=df.replace（{'nan'：'None'，''：'NA'}）
打印（df）
Col1 Col2
0 neb abc
1无
2娜娜
32938NA
4无909

这已经奏效了。谢谢！