在 Python 中创建 DataFrame 后应用转换器字典中的转换

Question

我有以下行，它读取 CSV 并按预期创建应用我的自定义转换器的数据框：

csv_file_raw = read_csv(f'{directory}\{filename}', converters=converters)

但是，我希望从数据框中删除所有空白行，这是在创建数据框后使用以下行完成的：

csv_file = csv_file_raw.dropna(how="all")

我现在的问题是转换器已将一些值解析为空字符串，dropna 函数不会将其解释为“N/A”值。

如果我没有像这样在read_csv 函数中包含转换，则会删除空白行：

csv_file_raw = read_csv(f'{directory}\{filename}')
csv_file = csv_file_raw.dropna(how="all")

现在我已经删除了空行，有没有一种简单的方法可以将转换器字典应用到数据框，或者只能在最初从 CSV 读取它时实现？

Answer 1

将所有空字符串替换为np.NaN，然后使用dropna

csv_file_raw = read_csv(f'{directory}\{filename}', converters=converters)
csv_file = df.replace(r'^\s*$', np.NaN, regex=True).dropna(how="all")

例子

df = pd.DataFrame({'c1': ["1", "", np.NaN], 'c2': ["1", "", "2"]})
print (df)
df = df.replace(r'^\s*$', np.NaN, regex=True).dropna(how="all")
print (df)

输出：

    c1 c2
0    1  1
1        
2  NaN  2

    c1 c2
0    1  1
2  NaN  2