df.replace(regex={‘b‘: {r‘\s*\.\s*‘: np.nan}})

这段代码 df.replace(regex={'b': {r'\s*\.\s*': np.nan}}) 试图使用正则表达式替换 DataFrame 中 'b' 列的值，具体行为是：替换所有包含零个或多个空白字符以及一个点（.）的值为 np.nan。

详细解析：

1. df.replace()：这是 Pandas 中的 replace() 方法，用于替换 DataFrame 中的值。

2. regex={'b': {r'\s*\.\s*': np.nan}}：

   • regex 参数指定了在替换时使用正则表达式。
   • {'b': {...}} 表示要对列 'b' 进行替换。
   • {r'\s*\.\s*': np.nan} 是一个字典，表示要匹配的正则表达式和替换的值：
     • r'\s*\.\s*' 是正则表达式，用来匹配零个或多个空白字符加一个点（.）再加零个或多个空白字符。
     • np.nan 是替换的目标值，表示缺失值。

替换的操作：

• 在 'b' 列中，所有值匹配正则表达式 \s*\.\s* 的地方（即含有点和前后空白字符的地方）都会被替换成 np.nan。

示例：

假设你有一个 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [' . ', 'x', ' .']
})

# 使用 replace() 方法替换
df = df.replace(regex={'b': {r'\s*\.\s*': np.nan}})

print(df)

输出：

   a    b
0  1  NaN
1  2    x
2  3  NaN

解释：

• 在 'b' 列中，所有的 " . " 和 " ." 被匹配并替换为 NaN（缺失值）。
• 其他值（如 'x'）没有被匹配，因此保持不变。

总结：

这段代码使用正则表达式 \s*\.\s* 查找 'b' 列中包含零个或多个空白字符和点的值，然后将这些值替换为 NaN。