如何清空熊猫中的字符串

Question

所以，我一直在python中使用panda，我从外部系统中提取了数据，每列末尾都有很多空格。我有一个想法，要在每个系列中使用一个带有代码的str.strip((方法：

Data["DESCRIPTION"] =  Data["DESCRIPTION"].str.strip()

它基本上完成了它的工作，但我注意到，当我使用检查数据帧的属性时，我遇到了一个问题，即如果一个值中只有空格而没有任何文本，那么它是空的，但它不会将标量转换为null：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18028 entries, 0 to 18027
Data columns (total 11 columns):
#   Column          Non-Null Count  Dtype 
---  ------          --------------  ----- 
0   VIN             18028 non-null  object
1   DESCRIPTION     18028 non-null  object
2   DESCRIPTION 2   18028 non-null  object
3   ENGINE          18023 non-null  object
4   TRANSMISSION    18028 non-null  object
5   PAINT           18028 non-null  object
6   EXT_COLOR_CODE  18028 non-null  object
7   EXT_COLOR_DESC  18028 non-null  object
8   INT_COLOR_DESC  18028 non-null  object
9   COUNTRY         18028 non-null  object
10  PROD_DATE       18028 non-null  object
dtypes: object(11)
memory usage: 1.5+ MB

但是，如果字符串为空，则检查条件：

Data['DESCRIPTION 2'] == ""

0        True
1        True
2        True
3        True
4        True
... 
18023    True
18024    True
18025    True
18026    True
18027    True
Name: DESCRIPTION 2, Length: 18028, dtype: bool

我怎么可能将所有这些转换为null，以便使用dropna((函数删除它们？

如果有任何建议，我将不胜感激。

Answer 1

要在Nan时删除尾部空格并仅用空格替换空字符串或记录，请运行以下命令。

Data["DESCRIPTION"].str.strip().replace(r'^s*$', np.nan, regex=True)

请参阅本页将Panda 中的空白值(空白(替换为NaN