Python 使用Pandas中的fillna（）方法替换列中的特定字符串值

我有一个特定的列（该列称为“数字”），它输出如下所示的唯一值：

df.numbers.unique()

输出：

([nan, '50', '22', '11', '46', '58', '22', '14', '18', '15', '33', 'XX'], dtype=object)

如上所示，存在诸如“XX”之类的未识别字符。我希望将它们转换为“NaN”值。我尝试使用以下代码替换这些代码：

 df.numbers.replace('XX',np.NaN)

但是，当我再次打印列中的唯一值时。“XX”仍然在那里。我希望去掉“XX”而代之以“NaN”。 我只是想知道为什么它不起作用。

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将不胜感激。提前谢谢

我想你只是忘了把它分配回去

df.numbers=df.numbers.replace('XX',np.NaN)

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我想你只是忘了把它还给我

df.numbers=df.numbers.replace('XX',np.NaN)

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如何定义“未识别”字符？“33”和“XX”都是两个字符串。嗯，似乎我需要先转换列的数据类型，然后再转换它。让我改变一下问题@DyZOr你能帮我回答一下吗@DYZI如果要替换特定值，请使用

df.numbers[df.numbers=='XX']=np.nan

。啊，是的。那么，首先替换“XX”，然后转换列？如何定义“未识别”字符？“33”和“XX”都是两个字符串。嗯，似乎我需要先转换列的数据类型，然后再转换它。让我改变一下问题@DyZOr你能帮我回答一下吗@DYZI如果要替换特定值，请使用

df.numbers[df.numbers=='XX']=np.nan

。啊，是的。那么，首先替换“XX”，然后转换列？这似乎可行。谢谢我想将该列转换为另一种数据类型如何才能做到这一点？这会影响它吗？@DeepakM df.number=pd.to_numeric（df.number）这似乎有效。谢谢我想将该列转换为另一种数据类型如何才能做到这一点？这会影响它吗？@DeepakM df.number=pd.to_numeric（df.number）