我想在包含空格（任意數(shù)量）的Pandas數(shù)據(jù)框中找到所有值，并用NaN替換這些值。有什么想法可以改善嗎？基本上我想把這個：                   A    B    C2000-01-01 -0.532681  foo    02000-01-02  1.490752  bar    12000-01-03 -1.387326  foo    22000-01-04  0.814772  baz     2000-01-05 -0.222552         42000-01-06 -1.176781  qux     變成這個：                   A     B     C2000-01-01 -0.532681   foo     02000-01-02  1.490752   bar     12000-01-03 -1.387326   foo     22000-01-04  0.814772   baz   NaN2000-01-05 -0.222552   NaN     42000-01-06 -1.176781   qux   NaN我已經(jīng)用下面的代碼做到了，但是這很丑。這不是Pythonic，而且我敢肯定，這也不是最有效的熊貓使用方式。我遍歷每個列，并對通過應(yīng)用對每個值進行正則表達式搜索（在空格上匹配）的函數(shù)生成的列掩碼進行布爾替換。for i in df.columns:    df[i][df[i].apply(lambda i: True if re.search('^\s*$', str(i)) else False)]=None通過僅迭代可能包含空字符串的字段，可以對其進行一點優(yōu)化：if df[i].dtype == np.dtype('object')但這并沒有太大的改善最后，此代碼將目標(biāo)字符串設(shè)置為None，該字符串可與Pandas的like函數(shù)一起使用fillna()，但是如果我實際上可以NaN直接插入而不是，則對完整性很有幫助None。