对于数据框列，如何将所有非正规值替换为“NaN”

对于数据框列，可以使用以下步骤将所有非正规值替换为"NaN"：

1. 首先，导入所需的库和数据框。常用的库包括pandas和numpy。

import pandas as pd
import numpy as np

1. 读取数据框。假设数据框的名称为df。

df = pd.read_csv("data.csv")

1. 使用pandas的replace()函数将非正规值替换为"NaN"。非正规值可以是空字符串、缺失值、特殊字符等。

df.replace(['', 'NA', 'null', 'N/A', 'NaN', 'None'], np.nan, inplace=True)

1. 如果需要将所有非正规值替换为"NaN"，可以使用正则表达式。

df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True, inplace=True)

1. 最后，可以使用isnull()函数检查替换是否成功。

print(df.isnull().sum())

这样，所有非正规值都将被替换为"NaN"。这种处理方式适用于数据清洗、数据预处理等场景。

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