在Pandas中用空白或空字符串替换NaN

在Pandas中，我们可以用fillna()函数将NaN填充为任何值，包括空白或空字符串。具体步骤如下：

首先，导入Pandas库：

import pandas as pd

接着，创建一个数据表，其中有一些NaN值：

data = {'A': [1, 2, 3, np.nan, 5], 'B': [6, np.nan, 8, np.nan, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，数据表如下所示：

	A	B
0	1	6
1	2	NaN
2	3	8
3	NaN	NaN
4	5	10

我们可以使用fillna函数将NaN值替换为空白或空字符串，代码如下：

df.fillna('', inplace=True)

其中，参数inplace=True表示我们修改原数据表，否则不会有任何变化。

现在，数据表已经如下所示：

	A	B
0	1	6
1	2
2	3	8
3
4	5	10

我们也可以使用df.replace()函数将NaN值替换为空白或空字符串，如下所示：

df.replace({np.nan: '', None: ''}, inplace=True)

这个函数用什么代替NaN需要在其参数中指定，参数np.nan用于代替实际NaN，参数None用于代替None值。

现在，我们已经成功将NaN替换为空白或空字符串，数据表如下所示：

	A	B
0	1	6
1	2
2	3	8
3
4	5	10

总之，使用fillna()或replace()函数来将NaN替换为空白或空字符串是一项非常简单的任务，这些函数使数据清洗过程更简单和高效。