将dataframe中所有为'null'的字符串设为null
时间: 2024-04-11 21:28:01 浏览: 20
要将 DataFrame 中所有为 `'null'` 的字符串设为 `NaN`,可以使用 `replace()` 方法。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例 DataFrame
data = {'A': ['foo', 'null', 'bar'],
'B': ['null', 'baz', 'null'],
'C': ['null', 'null', 'qux']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 'null' 字符串替换为 NaN
df = df.replace('null', np.nan)
# 打印替换后的 DataFrame
print(df)
```
运行以上代码后,DataFrame 中所有为 `'null'` 的字符串都会被替换为 `NaN`。输出结果如下:
```
A B C
0 foo NaN NaN
1 NaN baz NaN
2 bar NaN qux
```
这样,你就成功将 DataFrame 中所有为 `'null'` 的字符串设为 `NaN`。
相关问题
sparkdataframe 将特殊值替换为null
Spark DataFrame 可以使用 `na.replace()` 方法将特殊值替换为 null。该方法接受两个参数:要替换的值和替换值。例如,将所有字符串 "N/A" 替换为 null:
```python
from pyspark.sql.functions import when
df = df.withColumn("column_name", when(df.column_name == "N/A", None).otherwise(df.column_name))
```
或者,将所有 NaN 替换为 null:
```python
df = df.na.replace(float('nan'), None)
```
注意,在 Spark 中,null 和 NaN 是不同的概念,因此需要根据具体情况进行替换。
dataframe字符串分割
使用pandas内置的str.split()方法可以实现对DataFrame中字符串类型的数据进行分割,并将分割结果写入DataFrame中。可以通过设置expand参数来控制是否展开为数据框。当expand为True时,分割结果将返回一个新的DataFrame;当expand为False时,分割结果将返回一个Series。同时,可以设置sep参数来指定用于分割的字符串,以及n参数来指定分割为多少列。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例的DataFrame
data = {'address': ['New York, USA', 'London, UK', 'Paris, France']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用str.split()方法对address列进行字符串分割
df1 = df['address'].str.split(', ', expand=True)
print(df1)
```
输出结果如下:
```
0 1
0 New York USA
1 London UK
2 Paris France
```
在这个示例中,我们使用str.split()方法对address列的字符串进行了以逗号和空格为分隔符的分割,并将结果展开为一个新的DataFrame,该DataFrame的第一列是分割后的第一个地理级别,第二列是分割后的第二个地理级别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python pandas 分割DataFrame中的字符串及元组](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/123353821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python 字段拆分详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38677936/14859708)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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