Замена nan с пробелами в Python

Question

Ниже приведен мой фрейм данных:

Id,ReturnCreated,ReturnTime,TS_startTime
O108808972773560,Return Not Created,nan,2018-08-23 12:30:41
O100497888936380,Return Not Created,nan,2018-08-18 14:57:20
O109648374050370,Return Not Created,nan,2018-08-16 13:50:06
O112787613729150,Return Not Created,nan,2018-08-16 13:15:26
O110938305325240,Return Not Created,nan,2018-08-22 11:03:37
O110829757146060,Return Not Created,nan,2018-08-21 16:10:37

Я хочу заменить НАН Бланками.Пробовал приведенный ниже код, но он не работает.

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.concat({k:pd.Series(v) for k, v in ordercreated.items()}).unstack().astype(str).sort_index()
df.columns = 'ReturnCreated  ReturnTime  TS_startTime'.split()
df1 = df.replace(np.nan,"", regex=True)
df1.to_csv('OrderCreationdetails.csv')

Пожалуйста, помогите мне понять, где я иду не так и как я могу исправить то же самое.

Answer 1

Вы должны попробовать метод DataFrame.fillna ()

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html

В вашем случае:

df1 = df.fillna("")

должно работать, я думаю

Answer 2

Либо вы можете использовать df.fillna("") (я думаю, что это будет работать лучше), либо просто заменить эти значения пустыми

df1 = df.replace('NaN',"")

Answer 3

Я думаю nan это строки, потому что .astype(str).Так нужно:

df1 = df.replace('nan',"")