恩哥Python量化教室-零基礎也能學會Python

【Pandas】簡單在資料表填入nan的方法 並轉化成可以計算的數字：文字取代成nan或空值取代成nan

一、前言

爬下來或讀取進來的資料表(df)常常混雜著文字，導致我們沒辦法發揮pandas運算的強大功能，

此時我們可以暫時先把文字轉為nan值之後再看看如何進行後續處理，

不管是要dropna掉還是進行數字的運算先插入遺失值絕對比裡面放著影響df計算的文字好多了。

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二、文字比nan還難處理

沿用這一篇【Python量化資料】用Python抓取臺灣銀行各幣別每日牌告匯率：順便輕鬆計算中間匯率

(https://pixnashpython.pixnet.net/blog/post/48603085)

剛從台銀爬下來的資料，可以發現資料表裡面參雜很多 - (資料型態為文字)，

這樣我們進行算就會很麻煩，恨不得他是遺失值(nan)都比較好處理。

因為nan在df裡面至少還可以拿來運算，一定情況下不會報錯，但文字卻會使pandas的運算出現錯誤，而停止編譯。

三、文字轉換為nan值(二步驟文字轉為nan)

簡單分成三步驟，1.把文字取代為nan。2.把nan轉成浮點數(float)

大部分的情況下都可以使用這兩大步驟，先把文字全部取代為nan，

後續把含有nan轉為浮點數，這樣運算起來絕對輕鬆很多。

我們可以使用numpy中的nan方法(numpy.nan)產生出nan值，絕對不要自己打'nan'，

而後配合pandas中的replace就可以把文字取代成nan。

後續再使用astype方法把nan轉成浮點數型態的遺失值就大功告成了。

import numpy 

df = df.replace('-', numpy.nan) # 步驟1

df = df.astype(float) # 步驟2

四、後記

這絕對是資料處理及網路爬蟲不可或缺的技巧之一，大家要趕快學起來。

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