,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'文本': ['文本1', '', '文本2', '']}
df = pd.DataFrame(data)
df['文本'] = df['文本'].replace('', np.nan)
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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