如何删除DataFrame中特定null/NaN空值单元格而非整行或整列

Pandas DataFrame是二维规整表格结构，不支持单独删除单个单元格（会破坏行列对齐规则），你需求里的「仅清除无有效信息的空值单元格、保留行和列」实际是指将null值替换为空白/自定义占位值，保留原表结构。

方法1：全局替换所有空值为空字符串 #

如果要把整个表里所有的NaN、pd.NA都替换成空字符串，直接用：

import pandas as pd
import numpy as np

# 替换所有空值为空白
df = df.replace({pd.NA: '', np.nan: ''})

# 如果还要清除仅含空格的空白单元格，再加一行
df = df.replace(r'^\s*$', '', regex=True)

方法2：仅替换指定列的空值 #

比如你示例数据里只有floor列存在空值需要处理，其他列空值保留，可以单独对目标列操作：

# 仅把floor列的空值替换为空字符串
df['floor'] = df['floor'].fillna('')

拓展：替换为其他自定义值 #

如果不想留空白，也可以替换成你需要的提示文本，比如替换为未知：

# 全局替换
df = df.fillna('未知')
# 单列替换
df['floor'] = df['floor'].fillna('未知')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者izzypt