如何替换Pandas DataFrame中的值？如何将DataFrame内的问号替换为字符串“null”？

嘿，针对你要把DataFrame里的问号替换成字符串"null"的需求，这里有几种简单好用的方案，结合你的现有代码来给你演示：

方法一：全局替换（最常用） #

用Pandas的replace()方法可以一次性把整个DataFrame里的问号全部替换掉，操作非常直接：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:\Users\ASUS\Downloads\bridges.csv' , header=None)
df.columns = ["IDENTIF", "RIVER", "LOCATION", "ERECTED","PURPOSE", "LENGTH", "LANES", "CLEAR-G","T-OR-D", "MATERIAL", "SPAN", "REL-L","TYPE"]

# 把所有单元格中的问号替换为字符串"null"
df = df.replace('?', 'null')

print(df)

如果你的问号前后可能带空格（比如?），还可以用正则表达式匹配所有格式的问号：

df = df.replace(r'\s*\?\s*', 'null', regex=True)

方法二：仅替换特定列 #

如果你只想替换某几列里的问号，而非整个DataFrame，可以指定目标列操作：

# 示例：只替换"LENGTH"和"LANES"列中的问号
df[["LENGTH", "LANES"]] = df[["LENGTH", "LANES"]].replace('?', 'null')

方法三：读取CSV时直接处理 #

你还可以在读取数据的阶段就完成替换，避免后续额外操作：

# 读取时先把问号识别为缺失值，再将缺失值转为字符串"null"
df = pd.read_csv(r'C:\Users\ASUS\Downloads\bridges.csv', header=None, na_values='?')
df = df.fillna('null')
df.columns = ["IDENTIF", "RIVER", "LOCATION", "ERECTED","PURPOSE", "LENGTH", "LANES", "CLEAR-G","T-OR-D", "MATERIAL", "SPAN", "REL-L","TYPE"]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hiva