Python使用NaN填充web提取文本中的空白

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 提取文本数据并创建数据框：

data = {'文本': ['文本1', '', '文本2', '']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用NaN填充空白：

df['文本'] = df['文本'].replace('', np.nan)

1. 检查填充结果：

print(df)

输出结果：

    文本
0  文本1
1  NaN
2  文本2
3  NaN

在这个例子中，我们使用了pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含文本数据的字典，并使用该字典创建了一个数据框。然后，我们使用replace函数将空白替换为NaN。最后，我们打印出数据框来检查填充结果。

这种方法适用于处理文本数据中的空白，将其替换为NaN。NaN是一个特殊的值，表示缺失或无效的数据。在数据分析和处理过程中，NaN通常被视为缺失值，方便进行后续的数据清洗、分析和建模。

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