下面就为大家分享一篇python解决pandas处理缺失值为空字符串的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧
踩坑记录：
用pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG，就是excel打开csv文件，明明有的格子没有任何东西，当然，我就想到用pandas的dropna()或者fillna()来处理缺失值。
但是pandas读取csv文件后发现那个空的地方isnull()竟然是false，就是说那个地方有东西。。。
后来经过排查发现看似什么都没有的地方有空字符串，故pandas认为那儿不是缺失值，所以就不能用dropna()或者fillna()来处理。
解决思路：先用正则将空格匹配出来，然后全部替换为NULL，再在用pandas读取csv时候指定 read_csv（na_values='NULL'）就是将NULL认为是nan处理，接下来就可以用dropna()或者fillna()来处理了
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