对于名为rawfile的数据帧，我们在“workclass”列中有一个?。我们使用代码rawfile.replace("?", "NaN")将所有?替换为NaN。但是，如果除了?之外还有其他非正常值怎么办？-如何替换它们。
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在 replace 方法中使用 regex。将值设置为所需的值，但在下面的代码中将其设置为np.NaN，但如果需要，可以使用字符串NaN。
df['workclass'] = df['workclass'].replace(to_replace = '\@|\?' , value=np.NaN, regex = True)
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这取决于你期望的正常和非正常值的类型。如果没有一些准备好的答案，你应该使用正则表达式。另一方面，如果只有事先指定的答案，那么你可以使用构造
df.loc[~df["workclass"].isin(allowed_answers), "workclass"] = np.NaN
我还建议使用np.NaN而不是"NaN"，因为np.NaN不读取为字符串。
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