把一个dataframe所有字符串转换为空值

可以使用 pandas 的 `replace()` 方法来实现将所有字符串转换为空值的操作。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'hello', 4], 'B': ['world', 'python', 6, '']})
print('原始 dataframe：')
print(df)

# 使用 replace 方法将所有字符串转换为空值
df = df.replace(to_replace=r'^\s*$', value=None, regex=True)
print('转换后的 dataframe：')
print(df)

输出结果为：

原始 dataframe：
       A       B
0      1   world
1      2  python
2  hello       6
3      4        
转换后的 dataframe：
      A       B
0     1   world
1     2  python
2  None       6
3     4    None

可以看到，所有的字符串都被成功转换成了空值。

相关问题

将df里的字符串类型数值转换为空值

你可以使用 pandas 的 `replace()` 方法来将指定的字符串值替换为空值 `np.nan`。代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['1', '2', '3']})

df = df.replace({'B': {'1': np.nan, '2': np.nan, '3': np.nan}})

print(df)

输出结果为：

     A    B
0  foo  NaN
1  bar  NaN
2  baz  NaN

在这个例子中，我们将字符串类型的数值 '1', '2', '3' 替换成了空值 `np.nan`。

dataframe有一列数据要加百分号，空值的不用加

您可以使用 Pandas 库中的 `apply()` 方法来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 首先，使用 `fillna()` 方法将 DataFrame 中的空值填充为 0 或者其他您需要的值。
2. 然后，定义一个函数，利用 `if` 判断语句来判断该列中的每个元素是否为 0，如果是，则返回空字符串，如果不是，则在该元素后面加上百分号。
3. 最后，使用 `apply()` 方法将该函数应用到该列中的每个元素上。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Col1': [10, 20, 0, 30, None]})

# 将空值填充为 0
df = df.fillna(0)

# 定义函数，将数字转换为百分数
def add_percent(x):
    if x == 0:
        return ""
    else:
        return str(x) + "%"

# 将函数应用到 DataFrame 中的某列数据上
df['Col1'] = df['Col1'].apply(add_percent)

print(df)

输出结果如下：

  Col1
0  10%
1  20%
2     
3  30%
4     

以上是一种可能的解决方案，您可以根据您的具体需求进行调整。