Python Pandas 从 excel 导入数据后删除空白区域答案

【问题标题】：Python Pandas remove white blank space after import data from excelPython Pandas 从 excel 导入数据后删除空白区域
【发布时间】：2021-05-29 01:06:03
【问题描述】：

我将一些数据从 excel 导入数据框。在 excel 中有一些单元格是空白的（不是空的），即有人从键盘按空格键来填充 excel 中的单元格，因此没有字符但仍然看起来是空白的。在数据框中，我尝试使用以下功能对其进行清理。但是数据框在清理后不显示为 NAN。有没有可以清洗的功能？

df.columns = df.columns.str.strip()

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/41476150/…
@KillerToilet 我已经尝试了上面帖子中的所有解决方案都不起作用。

标签： python excel pandas

【解决方案1】：

您确定df.columns = df.columns.str.strip() 是您想要的吗？这只会改变列名。如果要更改单元格内的值，请考虑replace：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

我无法回复您的评论，因为我没有代表 :(.

如果我对您的理解正确，您希望在有空格的地方放置一个 NaN 值？

我尝试了以下方法，它似乎有效，如果有帮助，请告诉我。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Names': ['betty', 'chris',' ',  'steve', 'carly']})

df.loc[df['Names'] == ' '] = np.nan

如果您需要遍历每一列，您可以将 df.loc 放在一个循环中，如下所示。

df = pd.DataFrame({'Names': ['betty', 'chris',' ',  'steve', 'carly'],'Age':\
               ['40', ' ', '32', '44', '69']})

for col in df.columns:
    df[col].loc[df[col] == ' '] = np.nan

【讨论】：

如何为整个数据框而不是单个列执行此操作？
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