Python Pandas处理空值与空格及NaN替换方案
本文介绍在Python Pandas中处理数据清洗时遇到的空值与空格混合问题。通过两种方法：一是利用布尔数组筛选，二是使用apply函数将空格转为NaN后处理，并结合具体代码示例展示如何替换DataFrame中的NaN值，帮助开发者更准确地获取有效数据。
2026-10-13
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本文介绍在Python Pandas中处理数据清洗时遇到的空值与空格混合问题。通过两种方法：一是利用布尔数组筛选，二是使用apply函数将空格转为NaN后处理，并结合具体代码示例展示如何替换DataFrame中的NaN值，帮助开发者更准确地获取有效数据。
本文针对Python使用DDT结合HTMLTestRunner生成测试报告时遇到的两个核心问题提供解决方案：一是高版本DDT（1.2.0）导致用例名称后显示“dict() -> new empty dictionary”的Bug，通过降级至1.1.3版本解决；二是DDT默认不支持字典类型测试数据导致用例名无法自定义，通过修改mk_test_name源码逻辑，增加对字典中case_name字段的解析支持，实现清晰的用例命名。
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本文介绍在Python Pandas中处理缺失值的方法。通过创建包含NaN的DataFrame，利用merge进行左连接后，使用fillna(0)函数将所有NaN值替换为0。代码示例展示了从数据合并到缺失值填充的完整流程，适用于数据预处理场景。
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