Python Pandas处理CSV空字符串导致缺失值识别失败及解决方案

踩坑记录：

在使用Pandas处理CSV文件的缺失值时，发现了一个异常现象。当使用Excel打开该CSV文件时，部分单元格看似没有任何内容，因此考虑使用Pandas的dropna()或fillna()函数进行缺失值处理。

然而，Pandas读取CSV文件后，对这些看似为空的单元格调用isnull()返回的结果却是False。这意味着Pandas认为这些位置存在数据，并非缺失值。

经过排查发现，这些看似为空的单元格实际上包含空字符串。由于Pandas将空字符串视为有效数据而非缺失值，因此无法直接使用dropna()或fillna()进行处理。

解决思路如下：首先使用正则表达式匹配并提取空字符串，将其全部替换为NULL；接着在调用read_csv读取CSV文件时，通过指定na_values='NULL'参数，使Pandas将NULL识别为NaN（缺失值）；完成上述步骤后，即可正常使用dropna()或fillna()函数处理缺失值。

以上即为Python解决Pandas处理缺失值为空字符串问题的完整方案，希望对大家有所帮助。