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在人工采集数据时，经常有可能把空值和空格混在一起，一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格。这就给做数据处理的人带来了麻烦，因为空值和空格都是代表的无数据，而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来，这样就不能完整地得到我们想要的数据了，这里给出一个简单的方法处理该问题。
方法1：
既然我们认为空值和空格都代表无数据，那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。
这里，我们的DataFrame类型的数据集为df，其中有一个变量VIN，那么取得空值和空格的布尔数组为NONE_VIN。然后通过该布尔数组，就能得到我们要的数据了
NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace())) df_null = df[NONE_VIN] df_not_null = df[~NONE_VIN]
方法2：
直接使用Series的.apply方法来修改变量VIN中的每个值。如果发现是空格，就返回Nan，否则就返回原值。
df["VIN"]=df["VIN"].apply(lambda x: np.NaN if str(x).isspace() else x) df_null = df[df["VIN"].isnull()] df_not_null = df[df["VIN"].notnull()]
将dataframe中的NaN替换成希望的值
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}])
df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}])
data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1')
print data
# 将NaN替换为None
print data.where(data.notnull(), None)
输出结果：
col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 NaN col1 col2 col3 0 a 1 11 1 b 2 None
总结：
方法1的思路就是直接判定是否为空格，把空格纳入到选择中来。方法2的思路是先把空格转换为NaN，然后正常使用.isnull()或.notnull()来得到我们想要的数据。
以上这篇python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/3/1
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。