<think>
我们参考了引用[1][3][4]中关于使用replace函数替换DataFrame中特定值为np.nan的方法。
用户需求：将DataFrame中所有问号（?）替换为np.nan。
根据引用，我们可以使用replace函数，并指定要替换的值（这里为'?'）和替换后的值（np.nan）。
注意：由于问号是一个字符串，而DataFrame中可能混合了不同类型的数据，因此我们需要确保替换操作能覆盖所有列。此外，如果问号出现在数值列中，它可能已经被读为字符串（比如在读取CSV时指定了某些列为字符串），所以替换时要考虑数据类型。
方法：
1. 使用df.replace('?', np.nan) 可以替换整个DataFrame中的问号（字符串'?'）为np.nan。
2. 但是，如果DataFrame中某些列没有问号，则不会影响这些列。
3. 由于replace函数默认会遍历所有元素，所以不需要指定列，但要注意性能（对于大型DataFrame，这种全局替换可能稍慢）。
另外，引用[2][5]提到了使用正则表达式替换的方法。由于问号在正则表达式中是一个特殊字符（表示0次或1次），所以我们需要转义。但这里我们只是替换确切的问号字符，因此有两种方式：
- 直接替换字符串：df.replace('?', np.nan) # 不需要正则表达式
- 使用正则表达式：df.replace(r'\?', np.nan, regex=True) # 需要转义问号，并设置regex=True
但是，注意：如果使用字符串替换（非正则模式），它会匹配整个单元格的值是否等于'?'，而正则表达式模式则会在单元格中查找任何位置的问号（即部分匹配）。因此，我们需要根据需求选择：
- 如果希望将单元格中仅包含一个问号（即整个单元格就是问号）的替换为np.nan，则使用字符串替换（非正则模式）即可。
- 如果希望将单元格中任何位置出现的问号都替换掉（例如"abc?"替换为"abcnp.nan"? 不对，注意：我们是要将整个单元格替换为np.nan，还是只替换问号字符？），注意用户需求：将问号替换为np.nan，实际上是指将单元格中值为问号的整个单元格替换为缺失值，而不是将问号字符从字符串中删除。所以，通常我们指的是整个单元格的值就是问号。
因此，我们推荐第一种：直接替换整个单元格的值为np.nan，当且仅当该单元格的值是字符串'?'。
但是，如果数据中可能有混合类型，比如数值列中出现了问号字符串（这种情况在读取数据时可能已经被转换为NaN，或者保留为字符串），那么我们需要确保替换操作在所有列上进行。
因此，代码示例：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 示例DataFrame，包含问号
data = {
'A': [1, 2, '?', 4],
'B': ['x', '?', 'z', 'w'],
'C': [5.2, 6.8, 7.0, '?']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 替换整个DataFrame中的'?'为np.nan
df_replaced = df.replace('?', np.nan)
# 显示替换后的结果
print(df_replaced)
```
输出：
A B C
0 1 x 5.2
1 2 NaN 6.8
2 NaN z 7.0
3 4 w NaN
注意：第2行第C列原本是字符串'?'，替换后变成了NaN（浮点数），而原本是整数的列（如A列）中替换后的NaN是浮点数，这会导致整个列变成浮点类型（因为NaN在pandas中表示为float）。
如果希望保留原始数据类型，但包含NaN，这是不可避免的，因为NaN是浮点数。
另外，如果数据中除了'?'，可能还有其他的占位符（如引用中提到的9999、None等），可以同时替换多个值，例如：
df.replace([None, '?', 9999], np.nan)
但是，注意None和'?'是不同的类型，None是NoneType，而'?'是字符串。所以这样写是可以的，replace函数会分别处理。
根据引用[1]和[3]，我们也可以使用字典来指定每列的替换规则，但这里用户要求所有列，所以直接全局替换即可。
因此，总结方法：
使用 df.replace('?', np.nan) 即可将整个DataFrame中的所有单元格值为'?'的替换为np.nan。
注意：如果数据中问号是字符串的一部分（比如"error?"），而我们不想替换这种部分匹配的情况，那么直接使用字符串替换（非正则模式）就不会替换，因为它要求整个单元格就是'?'。这符合通常的处理缺失值的场景。
如果确实需要替换部分匹配的情况（即单元格字符串中包含问号就替换整个单元格为NaN），那么应该使用正则表达式模式，并设置regex=True，然后使用正则表达式匹配任意位置出现的问号。但是，这样做会把任何包含问号的字符串都替换为NaN，这可能不是用户想要的。所以我们需要明确用户意图。
根据问题描述，用户要求“将DataFrame中所有问号（?）替换为np.nan”，通常是指将作为缺失值占位符的单独问号替换为NaN。所以，我们使用非正则模式即可。
因此，最终代码示例：
df = df.replace('?', np.nan)
如果数据中可能有不同形式的问号（比如带空格），那么可以考虑使用正则表达式，并匹配可能包含空格的问号，如引用[2]和[5]中的方法。但用户没有提到这种情况，所以按最简单的方式处理。
如果用户确实需要处理带空格的问号，可以这样：
df.replace(r'^\s*\?\s*$', np.nan, regex=True)
这个正则表达式匹配整个字符串：开头0或多个空格，然后一个问号，然后0或多个空格，结尾。这样，类似' ? '、'?'、'? '都会被替换。
根据引用[5]中的模式（r'\s*\.\s*'），我们这里类似地使用r'^\s*\?\s*$'。
不过，根据用户需求，我们只提供替换单独问号的方法。如果用户需要处理带空格的问号，可以在问题中进一步说明。
所以，针对用户当前问题，我们提供两种方法：
方法1：精确匹配字符串'?'（不包含空格等其他字符）
df.replace('?', np.nan)
方法2：匹配任意位置包含空格且中间是一个问号的整个字符串（即整个单元格就是问号，可能前后有空格）
df.replace(r'^\s*\?\s*$', np.nan, regex=True)
一般情况下，方法1更常用，因为数据中的占位符通常就是单独的'?'。方法2适用于数据录入不规范的情况。
因此，我们根据实际情况选择。
示例代码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', '?', 'David', '? '],
'Age': [25, '?', 35, ' ? ', 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame:")
print(df)
# 方法1：精确替换单独的'?'（不包含空格）
df_method1 = df.replace('?', np.nan)
print("\n方法1替换结果（精确匹配'?'）:")
print(df_method1)
# 方法2：使用正则表达式替换（匹配前后可能有空格的问号）
df_method2 = df.replace(r'^\s*\?\s*$', np.nan, regex=True)
print("\n方法2替换结果（匹配前后有空格的问号）:")
print(df_method2)
```
输出：
原始DataFrame:
Name Age
0 Alice 25
1 Bob ?
2 ? 35
3 David ?
4 ? 40
方法1替换结果（精确匹配'?'）:
Name Age
0 Alice 25
1 Bob NaN
2 NaN 35
3 David ?
4 ? 40
注意：方法1只替换了完全匹配'?'的单元格，所以第3行Age列的值是' ? '（带空格）没有被替换，第4行Name列的值是' ?'（带空格）也没有被替换。
方法2替换结果（匹配前后有空格的问号）:
Name Age
0 Alice 25
1 Bob NaN
2 NaN 35
3 David NaN # 注意：这一行的Age列是' ? '被替换为NaN
4 NaN 40 # 这一行Name列是' ? '被替换为NaN，但注意原始数据中第4行Name列是'? '（带一个空格），匹配正则表达式（因为\s*可以匹配0个或多个空格，所以'? '匹配末尾有空格，但开头没有空格，整个字符串由问号和空格组成，所以匹配）
因此，根据用户的数据情况选择方法。
通常，在读取数据时，我们可以通过`pd.read_csv`的参数`na_values`来指定缺失值，这样在读取时就会将问号（包括带空格的）转换为NaN。例如：
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['?', ' ? ', '? '])
但这里用户已经创建了DataFrame，所以使用replace函数。
结论：
推荐使用方法2，因为它更健壮，可以处理前后有空格的情况。但如果数据量很大，正则表达式替换可能会慢一些。
因此，我们给出两种方法，并解释其区别，让用户根据实际情况选择。
最终答案：
使用replace函数将DataFrame中所有问号（?）替换为np.nan，有两种常用方法：
方法1（精确匹配）：直接替换值为'?'的单元格。
df.replace('?', np.nan, inplace=True) # 或者赋值给新变量
方法2（正则匹配，处理前后空格）：使用正则表达式匹配整个字符串为问号（可能前后有空白字符）的单元格。
df.replace(r'^\s*\?\s*$', np.nan, regex=True, inplace=True)
根据数据情况选择合适的方法。
注意：如果DataFrame中存在数值列，并且数值列中不可能出现字符串（比如已经被读取为数值，则问号会被读成NaN），那么这些列不会受影响。因此，此替换操作主要针对字符串列或混合类型列中的问号。
如果数据中原本就有NaN，则替换不会影响它们。
引用说明：
我们参考了引用[1][3]中关于使用replace替换None和异常值为np.nan的方法，以及引用[4]中替换点（.）为np.nan的示例。同时，引用[2][5]提供了使用正则表达式替换的方法。
因此，我们结合这些引用给出了上述解决方案。
相关问题：
1. 如何同时替换多种不同的占位符（如问号、点、9999）为NaN？
2. 在读取CSV文件时如何直接指定问号为缺失值？
3. 替换后如何统计每列的缺失值数量？
</think>
要将 DataFrame 中的所有问号 (`?`) 替换为 `np.nan`，可以使用 Pandas 的 `replace()` 函数结合正则表达式或直接值匹配。以下是两种常用方法及代码示例：
### 📌 方法 1：直接值匹配（推荐）
适用于精确匹配单元格中的问号 `?`（不包含空格或其他字符）：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例 DataFrame（包含问号）
data = {
'Name': ['Alice', '?', 'Charlie', 'David?'],
'Age': [25, '?', 35, 40],
'Score': ['A', 'B', '?', 'D']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将所有列中的 ? 替换为 NaN
df_replaced = df.replace('?', np.nan)
print("替换后的 DataFrame:")
print(df_replaced)
```
**输出**：
```
Name Age Score
0 Alice 25 A
1 NaN NaN B
2 Charlie 35 NaN
3 David? 40 D
```
**说明**：
- `replace('?', np.nan)` 精确匹配值为 `?` 的单元格
- `David?` 未被替换（因为不是单独的 `?`）
### 🔍 方法 2：正则表达式匹配
适用于处理带空格的问号（如 ` ? `）或需要更灵活匹配的场景：
```python
# 使用正则表达式替换问号（含可能存在的空格）
df_replaced_regex = df.replace(r'^\s*\?\s*$', np.nan, regex=True)
print("正则表达式替换结果:")
print(df_replaced_regex)
```
**输出**：
```
Name Age Score
0 Alice 25 A
1 NaN NaN B
2 Charlie 35 NaN
3 David? 40 D
```
**关键参数解析**：
- `regex=True`：启用正则表达式匹配
- `r'^\s*\?\s*$'` 正则含义：
- `^`：字符串开头
- `\s*`：0个或多个空格
- `\?`：问号（需转义）
- `\s*`：0个或多个空格
- `$`：字符串结尾
- 此模式匹配类似 `?`, ` ? `, `? ` 等值
### ⚠️ 注意事项
1. **数据类型影响**：
- 替换后数值列（如 `Age`）会变为 `float` 类型（因为 `np.nan` 是浮点数）
```python
print(df_replaced.dtypes)
# 输出：Name/Score → object, Age → float64
```
2. **多值同时替换**：
可一次性替换多种占位符：
```python
df.replace(['?', 'NA', '.'], np.nan, inplace=True)
```
3. **正则高级用法**：
若需替换部分匹配（如 `X?Y` 中的 `?`），使用：
```python
df.replace(r'\?', np.nan, regex=True) # 替换所有问号字符
```
### 💡 最佳实践建议
- **优先方法1**：当数据中的问号是独立的占位符时
- **选择方法2**：当数据存在空格等格式不一致时
- 读取数据时预处理更高效：
```python
# 从CSV读取时直接转换问号为NaN
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['?', ' ? '])
```
> 引用说明：本文方法参考了使用 `replace()` 处理异常值的基本逻辑[^1][^3]，并结合正则表达式的高级匹配技巧[^2][^5]实现灵活替换。
本文介绍了Pandas的fillna函数，用于处理数据中缺失值的问题。通过示例展示了如何使用fillna将DataFrame中的NaN替换为空字符串，并讨论了使用inplace参数在原地修改数据以及替换为其他值的方法，如0、平均值或中位数。
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