df.replace(regex={‘b‘: {r‘\s*\.\s*‘: np.nan}})
这段代码 df.replace(regex={'b': {r'\s*\.\s*': np.nan}}) 试图使用正则表达式替换 DataFrame 中 'b' 列的值，具体行为是：替换所有包含零个或多个空白字符以及一个点（.）的值为 np.nan。
详细解析：
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df.replace()：这是 Pandas 中的replace()方法，用于替换 DataFrame 中的值。 -
regex={'b': {r'\s*\.\s*': np.nan}}：regex参数指定了在替换时使用正则表达式。{'b': {...}}表示要对列'b'进行替换。{r'\s*\.\s*': np.nan}是一个字典，表示要匹配的正则表达式和替换的值：r'\s*\.\s*'是正则表达式，用来匹配零个或多个空白字符加一个点（.）再加零个或多个空白字符。np.nan是替换的目标值，表示缺失值。
替换的操作：
- 在
'b'列中，所有值匹配正则表达式\s*\.\s*的地方（即含有点和前后空白字符的地方）都会被替换成np.nan。
示例：
假设你有一个 DataFrame，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
# 示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3],
'b': [' . ', 'x', ' .']
})
# 使用 replace() 方法替换
df = df.replace(regex={'b': {r'\s*\.\s*': np.nan}})
print(df)
输出：
a b
0 1 NaN
1 2 x
2 3 NaN
解释：
- 在
'b'列中，所有的" . "和" ."被匹配并替换为NaN（缺失值）。 - 其他值（如
'x'）没有被匹配，因此保持不变。
总结：
这段代码使用正则表达式 \s*\.\s* 查找 'b' 列中包含零个或多个空白字符和点的值，然后将这些值替换为 NaN。