Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)替换空值没效果

如果你使用的是 Pandas 库，可以尝试使用 fillna() 函数来替换空值。例如：

Starring = df['主演'].fillna('').replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)

这样就能将空值替换为一个空字符串，然后进行后续的处理。如果还有问题，请提供更多的详细信息和错误提示。

相关问题

Starring = Starring.dropna()如何删除里面的‘’

你可以使用 `replace()` 函数来替换空字符串为 `None`，然后使用 `dropna()` 函数删除包含 `None` 的行。示例代码如下：

Starring = Starring.replace('', None)
Starring = Starring.dropna()

这样就可以删除包含空字符串的行了。

Starring = df['主演'].replace('...'|' ','NONE')优化代码

您可以使用正则表达式来替换多个空格和省略号，如下所示：

import re

starring = df['主演'].replace('\.{3,}|\s+', 'NONE', regex=True)

这里的正则表达式`'\.{3,}|\s+'`将匹配三个或更多连续的点号（即省略号）或一个或多个连续的空格，并将它们替换为字符串“NONE”。`regex=True`参数告诉`replace()`方法使用正则表达式进行替换。