在机器学习中使用python替换数据集中的无用字符以清除数据集中的无用字符
在机器学习中使用python替换数据集中的无用字符以清除数据集中的无用字符
提问于 2021-01-05 00:40:04
我怀疑，每当我尝试用NaN替换给定dataset中的?时，我都会使用python提供的Numpy(此处为np)库在python中编写以下代码
dataset = pd.read_excel("D:\Gursimran\AIML\Datasets\AdultIncomeData.xlsx")
dataset.replace('?', np.NaN, inplace=True)当我运行这段代码时，它没有显示错误，但当我尝试通过以下方式查看数据集中的更改时：
dataset.head(10)然后，我可以再次在我的数据集中看到?。这些?不会被替换。有人能告诉我我错过了什么吗？
请帮帮我。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-05 05:34:07
我的猜测是，一些/所有问号被一些看不见的字符所包围，例如空格、制表或换行符。例如，考虑以下示例数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dataset = pd.DataFrame({
'age': [19, 28, 41, 30],
'workclass': ['?', 'Private', 'Self-emp-inc', ' ?'],
'occupation': ['Sales', '?', '? ', 'Tech-support']
})如果我们使用print(dataset)，我们会看到：
age workclass occupation
0 19 ? Sales
1 28 Private ?
2 41 Self-emp-inc ?
3 30 ? Tech-support如果我们仔细观察打印的数据，我们可能会注意到，第三行上的问号并不是唯一的，因为它不是与占领列的右侧对齐的。然而，第四行上的问号似乎是孤立的，但事实并非如此。因此，在替换单个问号时，如
print(dataset.replace('?', np.NaN))只有第一行和第二行中的是固定的：
age workclass occupation
0 19 NaN Sales
1 28 Private NaN
2 41 Self-emp-inc ?
3 30 ? Tech-support这可以通过替换空格来修复。我们可以使用正则表达式，如
print(dataset.replace('\\s*\?\\s*', np.NaN, regex=True))结果将是：
age workclass occupation
0 19 NaN Sales
1 28 Private NaN
2 41 Self-emp-inc NaN
3 30 NaN Tech-support页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65566362
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