Python 该函数还可以删除数值

我有一个数据帧，可以从下面的代码生成

data_file= pd.DataFrame({'studyid':[1,2,3],'age_interview': [' 56','57 ','55'],'ethnicity': ['Chinese','Indian','European'],'Marital_status': ['Single','Married','Widowed'],'Smoke_status':['Yes','No','No']}) 

一旦我创建了上面的数据帧，我就会将其融化并应用strip函数

obs = data_file.melt('studyid', value_name='valuestring').sort_values('studyid')
obs['valuestring'].str.strip()

虽然它在样本数据中工作良好，但在实际数据中它也会删除数值。我遵循与上面相同的代码，但只是数据不同

请找到之前和之后剥离功能的屏幕截图

obs = data_file.melt('studyid', value_name='valuestring').sort_values('studyid')
obs['valuestring'].str.strip()

在“obs['valuestring'].str.strip（）”之前输出

在“obs['valuestring'].str.strip（）”之后输出

---

如何防止删除数值？

您的列似乎包含混合整数和字符串。下面是一个可复制的示例：

s = pd.Series([1, np.nan, 'abc ', 2.0, '  def '])
s.str.strip()

0    NaN
1    NaN
2    abc
3    NaN
4    def
dtype: object

如果该值不是字符串，则隐式处理为NaN

解决方案是在调用strip之前将列及其所有值转换为字符串

s.astype(str).str.strip()

0      1
1    nan
2    abc
3    2.0
4    def
dtype: object

对你来说，那就是

obs['valuestring'] = obs['valuestring'].astype(str).str.strip()

---

请注意，如果要保留NAN，请在末尾使用

掩码

s.astype(str).str.strip().mask(s.isna())

0      1
1    NaN
2    abc
3    2.0
4    def
dtype: object