Python 替换''；是Nan还是零

我有一个coluknn我的数据是：

Power:
0     130
1     165
2     150
3     150
4     ?
5     198
6     220
7     215
8     225
9     ?
10    170

我想用Nan或零替换每个“？”

我试过：

data['Power'].str.replace('?', 0).astype(float)
data['Power'].str.replace('^[^\d]*', '').astype(float)
data['Power'].replace(r'\s+', np.nan, regex=True)
data['Power'].convert_objects(convert_numeric=True)
data['Power'].replace(regex=True,inplace=True,to_replace=r'\D',value=r'')

但这些都不管用

---

有些产生错误

无法将字符串转换为浮点值

，有些没有产生任何错误，但没有更改“？”。

您也可以尝试以下方法：

# to replace with 0
df.Power = df.Power.replace(to_replace='?', value = 0)
# to replace with NaN
import numpy as np
df.Power = df.Power.replace(to_replace='?', value = np.nan)

data['Power'].apply(lambda s: eval(str(s).replace('?', '0')))

---

您也可以尝试以下方法：

data['Power'].apply(lambda s: eval(str(s).replace('?', '0')))

---

如果需要，仅将所有非数值替换为

NaN

使用：

如果需要

0

，则使用cast添加到

int

：

data.Power = pd.to_numeric(data.Power, errors='coerce').fillna(0).astype(int)
print (data)
    Power
0     130
1     165
2     150
3     150
4       0
5     198
6     220
7     215
8     225
9       0
10    170

---

如果需要，仅将所有非数值替换为

NaN

使用：

如果需要

0

，则使用cast添加到

int

：

data.Power = pd.to_numeric(data.Power, errors='coerce').fillna(0).astype(int)
print (data)
    Power
0     130
1     165
2     150
3     150
4       0
5     198
6     220
7     215
8     225
9       0
10    170

输出：

  Power
0   130
1   165
2   150
3     0
4   198
5   220
6   215
7   225
8     0
9   170

df.where(df.Power != '?', 'foo')

输出

  Power
0   130
1   165
2   150
3   foo
4   198
5   220
6   215
7   225
8   foo
9   170

几乎任何东西都能用，而且文档中说它很快。

输出：

  Power
0   130
1   165
2   150
3     0
4   198
5   220
6   215
7   225
8     0
9   170

df.where(df.Power != '?', 'foo')

输出

  Power
0   130
1   165
2   150
3   foo
4   198
5   220
6   215
7   225
8   foo
9   170

几乎任何东西都能用，而且文档中说它很快。

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数据变量<代码>是什么样子的？如果0是一个字符串，您的第一次尝试将有效。数据变量<代码>是什么样子的？如果0是一个字符串，您的第一次尝试将有效。请帮助我改进此答案？我想我已经回答了问题的标题了。你能帮我改进这个答案吗？我想我很好地回答了问题的标题