我有一个熊猫数据帧（通过导入一个csv文件创建）。我想用NaN替换空白值。其中一些空值是空的，一些包含（变量）空格''、' '、' '等。
使用this thread的建议
df.replace(r'\s+', np.nan, regex=True, inplace = True)
它会替换所有只包含空格的字符串，但也会替换其中包含空格的每个字符串，这不是我想要的。
如何仅用空格和空字符串替换字符串？
最佳答案
如果您正在读取一个csv文件，并且希望在读取文件本身时将所有空字符串转换为nan，则可以使用该选项
skipinitialspace=True
示例代码
pd.read_csv('Sample.csv', skipinitialspace=True)
这将删除分隔符后出现的任何空白，从而使所有空字符串都成为
nan来自文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
注意：此选项将从有效数据中删除前面的空白，如果出于任何原因要保留前面的空白，则此选项不是一个好的选择。
关于python - 在Pandas中用NaN替换空字符串，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40711900/