Pandas 无法获取.replace（）以正确运行

嗨，谁在看这个！我正在尝试使用

df['ride_duration']=df['ride_duration']。替换（r'^\s+$，“00:00:00”，regex=True）

从下面附带的屏幕截图中删除空格/空白。问题是，由于某种原因，这是不工作的，即使这是我在查看堆栈溢出时发现的。我也试过：

df['ride\u duration']=df['ride\u duration']。替换（“，”00:00:00）

很遗憾，结果根本没有改变列。有人能告诉我为什么这不起作用吗

示例代码：

fmtymd = '%Y/%m/%d'
 df = pd.read_csv(csvfilelocation, sep=',')
 df['scheduled departure time'] =  pd.to_datetime(df['scheduled departure time'], format = fmtymd)
 df['epoch_arrival'] = pd.to_datetime(df['epoch_arrival'], format = fmtymd)
 df['latetime'] = (df['epoch_arrival'] - df['scheduled departure time']).where(df['OTP'] == False)
 df['latetime'] = df['latetime'].replace("","00:00:00")
 df['latetime'] = pd.to_timedelta(df['latetime'])
 df['latetime'] = (df['latetime'] / np.timedelta64(1, 'm')).astype(int)
 df.to_csv(csvfilelocation, index=False, float_format='%.0f')

---

CSV示例：

您可能应该阅读一本regexp教程

此regexp正在查找一个或多个空格字符，仅此而已

df['ride_duration'].replace(r'^\s+$',"00:00:00", regex=True)

由于您现在评论说这是一个timedelta列，我们需要使用一些字符串格式。请参阅下面更新的解决方案

df['ride_duration'].astype(str).replace(r"\s+","",regex=True)

然后，要将其恢复到时间增量中，您可以执行以下操作：

pd.to_timedelta(df['ride_duration'].astype(str).replace(r"\s+","",regex=True))

---

我为您做了一个示例。我有以下数据集：

Date, Name
, John
26.05.16, David
27.05.16, Rose
, Yolo
29.05.16, Marie
30.05.16, Mark

这是我的代码，分为3步：

将熊猫作为pd导入
#日期格式
fmtymd='%d.%m.%y'
#加载csv文件
df=pd.read_csv（'./sample data.csv'，sep='，'））
打印（df）

结果:

日期名称
0南约翰
1 26.05.16大卫
2 27.05.16玫瑰
3南约罗
4 29.05.16玛丽
5.30.05.16标记

现在我想将日期格式设置为列日期：

df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，format=fmtymd）
打印（df）

结果:

日期名称
0纳特·约翰
1 2016-05-26大卫
2 2016-05-27玫瑰
3纳特尤罗
4 2016-05-29玛丽
5 2016-05-30马克

这是一个重要的步骤。如您所见，空字符串被转换为“NaT”（非时间戳）。这就是为什么您可以将“”替换为“00:00:00”

现在我想用“00:00:00”替换NaT：

df['Date']=[d.strftime（'%Y-%m-%d'）如果不是pd.isnull（d），则df['Date']中的d为'00:00:00']
打印（df）

结果:

日期名称
0:00:00约翰
1 2016-05-26大卫
2 2016-05-27玫瑰
3 00:00:00约洛
4 2016-05-29玛丽
5 2016-05-30马克

这只是一个例子，我知道日期格式不同（对于列date）。您需要为新列设置相同的dateformat

完整代码：

将熊猫作为pd导入
fmtymd='%d.%m.%y'
df=pd.read_csv（'./sample data.csv'，sep='，'））
打印（df）
df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，格式=fmtymd）
打印（df）
df['Date']=[d.strftime（'%Y-%m-%d'）如果不是pd.isnull（d），则df['Date']中的d为'00:00:00']
打印（df）

可能您的代码正在运行，但Microsoft Excel会将00:00:00替换为空值。Excel通常会决定值的上下文并自动替换。我建议您使用其他软件（如Atom、Sublime Text或Visual Studio代码）打开csv文件，以获取文件的真实值。@MichaelCara刚刚签入LibreCalc a这仍然是一个空白，好的，代替你非常受限的正则表达式，试试这个：df['ride\u duration']=df['ride\u duration'].replace（r'\s+，“00:00:00”，regex=True）如果它不起作用，试试我建议你使用的一个工具。即使是一个简单的nano。干杯：）df['ride\u duration']？您的替换看起来只在

str

上工作，而不是从

datetime

@RonKalian派生的任何类型。它是一个时间增量。问题是，这段代码工作了一年，但现在它停止工作，这很有趣。尝试了这个，不幸在我的情况下它不工作。仅供参考，这是一个骑乘时间增量a64[ns]啊，那会有所不同，谢谢你的更新。请看编辑后的答案。是的，非常有趣！熊猫API确实在快速发展，你以前的方法可能是这种发展的牺牲品之一。啊，我找到了一种更简单的方法来做同样的事情。让我再次更新答案。无意中删除了旧评论，但w我说的是，它在2.7中工作很有趣，但在python 3Ah中不工作，我在3.6.4中进行了测试；我认为我们无论如何都需要移动到3，所以不幸的是，它的代码要多一点，但我确实认为timedelta不一定支持字符串函数是有道理的。