Правильная замена пробелов на NaN в Pandas DataFrame

Быстрый ответ

Чтобы заменить пробелы на NaN, примените метод replace(), используя регулярные выражения:

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

Регулярное выражение '^\s*$' соответствует строкам, состоящим только из пробельных символов. np.nan служит заменяемым значением. Если требуется изменить значение в конкретном столбце col_name, сделать это можно так:

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

Основы регулярных выражений

Регулярное выражение '^\s*$' отбирает строки, состоящие только из пробелов: символ ^ означает начало строки, \s* — любое количество пробельных символов, а $ — конец строки. Таким образом, даже полностью пустые строки будут замены на NaN.

Почему предпочтение отдается методу replace(), а не циклам?

Использование df.replace() намного эффективнее, чем работа с циклами. Метод replace() способен быстро и точно обрабатывать большие объемы данных, что не скажешь о циклах, работающих намного медленнее.

Меры предосторожности: Обработка типов данных

Следующий код позволяет заменить на NaN только те значения, которые являются строками и состоят исключительно из пробелов:

df = df.applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) and x.isspace() else x)

Предварительная обработка: Чтение с помощью read_csv

При чтении файла при помощи pd.read_csv вы можете указать, что пробелы должны быть интерпретированы как NaN:

df = pd.read_csv('file.csv', na_values=[' '])

Визуализация

В таблице DataFrame пробелы могут быть незаметны, но если мы заменим их на NaN, это станет очевидным:

Перед заменой: [🌞, ☁️, 🌞, ☁️☁️, 🌞, ☁️]

Пробелы (☁️) как бы скрываются в данных.

dataframe.replace(' ', np.NaN)

Замена пробелов на NaN подобна разгону туч:

После замены: [🌞, 💧, 🌞, 💧💧, 🌞, 💧]

Теперь все значения NaN (💧) в потоке данных становятся заметными.

Управление ресурсами: Работа с большими данными

При работе с большим объемом данных лучше использовать replace() для конкретных столбцов, чтобы экономить ресурсы:

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

Разнообразие: Альтернативный подход с apply() и lambda

Можно использовать apply() с лямбда-выражениями для замены пробелов на NaN:

df = df.apply(lambda x: x.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True) if x.dtype == "object" else x)

Таким образом, замена происходит по всему DataFrame без различий между столбцами.

Хорошая практика эффективного кодирования

Для эффективной и наглядной работы с данными рекомендуется использовать встроенные функции pandas вместо циклов.

Полезные материалы

1. Работа с пропущенными данными — документация pandas — руководство по обработке данных с пропущенными значениями.
2. Удаление строк со всеми нулями в pandas DataFrame – Stack Overflow — обсуждение обработки значений NaN на форуме.
3. pandas.DataFrame.replace — документация pandas — официальная документация по методу замены.
4. Метод Python | pandas.to_numeric – GeeksforGeeks — обзор функционала анализа данных в pandas.
5. pandas DataFrame: как с удовольствием работать с данными – Real Python — глубокое погружение в работу с pandas.