pandas中的空字符串(非缺失值)处理方式
  在Pandas库中，处理空字符串（非缺失值）的方式有很多种，下面我们将详细介绍几种常见的方法。
1.替换空字符串
当我们从某些数据源（如CSV、Excel等）导入数据时，可能会遇到空字符串。我们可以使用`replace()`函数将其替换为所需的值。以下是一个示例：
字符串函数strip()的作用是```python
import  pandas  as  pd
#创建一个包含空字符串的DataFrame
data  =  {'column1':  ['A',  '',  'C',  '']}
df  =  pd.DataFrame(data)
#替换空字符串为特定值（例如：None）
df['column1']  =  df['column1'].replace('',  None)
print(df)
```
2.  使用`fillna()`填充空字符串
`fillna()`函数可以用于填充DataFrame中的空字符串。以下是一个示例：
```python
import  pandas  as  pd
#创建一个包含空字符串的DataFrame
data  =  {'column1':  ['A',  '',  'C',  '']}
df  =  pd.DataFrame(data)
#  使用fillna()填充空字符串
df['column1']  =  df['column1'].fillna('fill_value')
print(df)
```
3.  使用`astype()`转换空字符串
当我们确定空字符串在数据中代表某种特定类型时，可以使用`astype()`函数将其转换为相应的数据类型。以下是一个示例：
```python
import  pandas  as  pd
#创建一个包含空字符串的DataFrame
data  =  {'column1':  ['A',  '',  'C',  '']}
df  =  pd.DataFrame(data)
#  将空字符串转换为整数类型
df['column1']  =  df['column1'].astype(int)
print(df)
```
4.  使用`str.strip()`去除空字符串前的空格
在某些情况下，空字符串可能存在于字符串列表中，我们可以使用`str.strip()`函数去除空字符串前的空格，然后将其转换为所需的DataFrame。以下是一个示例：
```python
import  pandas  as  pd
#创建一个包含空字符串的字符串列表
data  =  ['A',  '',  'C',  '']
#去除空字符串前的空格，并将其转换为DataFrame
df  =  pd.DataFrame(data,  columns=['column1'])
print(df)
```
5.  使用`  Series.str.isnull()`检查空字符串
在处理数据时，我们可以使用`Series.str.isnull()`函数检查Series中是否存在空字符串。以下是一个示例：
```python
import  pandas  as  pd
#创建一个包含空字符串的Series
data  =  ['A',  '',  'C',  '']
s  =  pd.Series(data)
#检查Series中是否存在空字符串
print(s.isnull().values)#输出：array([False,True,  False,True])
```
综上所述，Pandas中处理空字符串（非缺失值）的方法多种多样。根据实际需求，我们可以选择合适的方法对数据进行处理。在实际应用中，还需注意检查数据源，确保导入的数据质量较高，避免出现空字符串等问题。

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