查找替换dataframe中某列数据包含的空格、nan及特殊符号

最新推荐文章于 2025-07-07 16:15:00 发布

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#python #数据分析

本文介绍了如何使用pandas库进行数据清洗。在读取Excel文件生成DataFrame后，针对包含文本、数字、空格、NaN和方括号等特殊符号的列，通过astype转换为字符串，然后利用str.replace方法逐一替换不需要的字符，最终将清理后的数据转换回浮点型。这种方法确保了数据处理的准确性。

pandas：

通过pd.read_excel()函数读取数据生成dataframe，数据框中某列数据中包含文本、数字、空格、nan和方括号等特殊符号。
在这里插入图片描述

直接用df.replace（）函数，可能存在数据类型问题，无法实现替换。先用astype函数转换为文本，然后用str.replace()函数逐一替换，可达到目的。

df[‘T-1csjz’]=df[‘T-1csjz’].astype(str).str.replace(’ ‘,’’).str.replace(’[nan’,’’).str.replace(’]’,’’).astype(float)

在这里插入图片描述

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