我有一个pandas数据框（通过导入csv文件创建）。我想用NaN替换空白值。一些这些空白值的是空的，一些包含一个（变量数）的空间''，' '，' '等。
''
' '
使用这个线程的建议，我有
df.replace(r'\s+', np.nan, regex=True, inplace = True)
它确实替换了仅包含空格的所有字符串，但也替换了其中包含空格的每个字符串，这不是我想要的。
我怎么只替换字符串 只是 空间和空字符串？
如果您正在读取csv文件，并且想nan 在读取文件 本身 时 将所有空字符串转换为 ， 则可以使用该选项
csv
nan
skipinitialspace=True
范例程式码
pd.read_csv('Sample.csv', skipinitialspace=True)
这将删除定界符后出现的所有空白，从而使所有空字符串成为 nan
从文档http://pandas.pydata.org/pandas- docs/stable/io.html
注意： 此选项甚至会从有效数据中删除前一个空格，如果出于任何原因要保留前一个空格，则此选项不是一个好选择。
