Ersetzt Räume mit NAN in Pandas Datenrahmen

Question

ich Pandas Datenrahmen mit drei Spalten:

Name  Name2   DateTime 
          2016-06-10 05:22 
          2016-06-10 05:23 
          2016-06-10 14:25 
Guest  Guest1   2016-06-10 15:32 

ich mit NAN leere Räume zu ersetzen. So sollten AccountName und AccountName2 der Zeilen 1,2,3 und 4 NAN sein. Ich versuchte, die unter Anweisung:

df3['Name'] = df3['Name'].replace(r'[^\s+]',np.nan, regex=True) 

Aber da ich weiß Leerzeichen nach „Gast“ in Namen haben, alle 5 Reihen mit NAN ersetzt bekommen.

Edit:

Dies ist unsere tatsächlichen Daten.

Name    Name2     DateTime 
\t\t-\r\n\t  \t\t-\r\n\t   2016-06-10 05:22 
\t\t-\r\n\t  \t\t-\r\n\t   2016-06-10 05:23 
\t\t-\r\n\t  \t\t-\r\n\t   2016-06-10 14:25 
\t\tGuest\r\n\t \t\tGuest1\r\n\t  2016-06-10 15:32 

Ich habe dies verwendet, um diese Escape-Zeichen zu entfernen.

df['Name'] = df['Name'].str.replace('\r','').str.replace('\t','').str.replace('\n','').str.replace('-','') 

Nachdem ich diese Zeichen entfernt habe, bin ich mir nicht sicher, was an dieser Stelle eingefügt wird.

Answer 1

Eine andere Lösung, die durch boolean indexing Austausch aller Daten mit einer Länge 0 oder 1length von Daten und dann gefunden:

print (df.applymap(len)) 
    Name Name2 DateTime 
0  0  0  16 
1  0  0  16 
2  0  0  16 
3  5  6  16 

df[df.applymap(len) < 2] = np.nan 
print (df) 
    Name Name2   DateTime 
0 NaN  NaN 2016-06-10 05:22 
1 NaN  NaN 2016-06-10 05:23 
2 NaN  NaN 2016-06-10 14:25 
3 Guest Guest1 2016-06-10 15:32 

Answer 2

Wenn Sie sicher sind, dass zwischen den Namen keine Leerzeichen stehen, können Sie .strip() verwenden, um alle Leerzeichen (oder etwas anderes) an den Enden der Zeichenfolge zu entfernen.

df3['Name'] = df3['Name'].strip().replace(r'[^\s+]',np.nan, regex=True) 

Answer 3

Da Sie die Leerzeichen nicht benötigen, sollte dies funktionieren.

df3['Name'] = df3['Name'].replace('[\s]+',"", regex=True) #Gets rid of all blank spaces 
df3['Name'] = df3['Name'].replace('',np.nan, regex=True) #Replace completely empty cells with nan