Python 处理对象类型列的空白值

我正在处理excel数据。我的数据框df中有几个列是对象类型，并且有空值。我想写一个代码，可以取代所有的空白值在任何一列的DF与“NA”。我如何使用熊猫来实现这一点？这也可以使用applymap完成吗

以下是列类型：

id                           object
name                         object
year_founded                float64
city                         object
country                      object
type                         object

dtype: object

样本数据：

df = pd.DataFrame({'id': ['apple_inc'],'name':['Apple Inc'],'year_founded':[],'city'
:[],'country':['US'],'type':[]})

---

有两个地方可以处理

na

值

一种是在加载文件时，提供处理

na

值的参数，例如

na\u值

pd.read_excel(file, na_values=['', ' '])

另一个是Pandas提供了一些函数来处理

na

值，例如

replace

，

fillna

等

df.replace('', np.nan)

您需要注意的另一件事是您的空白值是什么，它们可能是“”，或“”，或“\t”等等。如果您不确定，或者存在不同类型的空白值，可以尝试常规方法：

df.replace('^[\s]*$', np.nan, regex=True)

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谢谢。

IIUC您只需执行以下操作：

In [217]: df
Out[217]:
  city country         id       name type year_founded
0           US  apple_inc  Apple Inc

In [218]: df = df.replace('', 'NA')

In [219]: df
Out[219]:
  city country         id       name type year_founded
0   NA      US  apple_inc  Apple Inc   NA           NA

---

df.replace（“”，'NA'）

或者您可以在读取Excel文件时尝试此操作：

df=pd.read\u Excel（文件名，NA\u值=[''）

我希望它这么简单。它不起作用。你能提供一个可复制的样本数据集吗？@MaxU更新了这个问题我只是好奇你的样本数据，为什么每列的值是一个列表，而不是一个标量？如何在excel中存储数据？