Python 将对象/分类变量中的空值替换为NaN

所以我搜索了很多关于如何用NaN替换空值的有用线索。然而，我不能让他们中的任何人在我的数据帧上工作

我用过：

df.replace('', np.NaN)
df3 = df.applymap(lambda x: np.nan if x == '' else x)

甚至：

df.iloc[:,86:350] = df.iloc[:,86:350].apply(lambda x: x.str.strip()).replace('', np.nan)

代码运行正常，没有错误，但当我查看数据帧时，仍然有b''值，而不是NaN。你知道我遗漏了什么吗

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很抱歉，我没有给出代码来重现这一点，因为我不知道怎么做，因为我怀疑这是特定于我从SPSS导入的数据帧的，如果有帮助的话，这些值是SPSS中的字符串变量

您的第二次尝试很接近：

df = df.applymap(lambda x: np.NaN if not x else x)

要显示

'

和

b'

在条件中都将计算为

True

，请执行以下操作：

l = ['', b'']

for x in l:
    if x:
       print ('Not empty')
    else:
       print ('Empty')

>>> Empty
>>> Empty

样本：

from pandas import DataFrame
from numpy import NaN

df = DataFrame([[1,2,''], ['',b'',3], [4, 5, b'']])
print (df)

# Output
    0    1    2
0   1    2    
1      b''    3
2   4    5  b''

df2 = df.applymap(lambda x: NaN if not x else x)
print (df2)

# Output
    0    1    2
0   1    2  NaN  
1 NaN  NaN    3
2   4    5  NaN

df.replace（“”，np.NaN，inplace=True）

？

b'！“”？您的
'
值现在是否为NaN？