valueの中の@や*だけを欠損値にし、そのほかの数字はそのままにしたい

Question

前提・実現したいこと

福岡市の大気環境測定データを使い、
データの可視化の練習をしたいと考えています。

まずは前処理として
このデータの中の各測定値（カラム名測定値（1時）など）の中に含まれる、
＠や＊といった文字を欠損値扱いにし、
そのほかの数字はそのままにして、データ型をobjectからintにしたい
考えています。
ところが、以下のコードを書いたら全て欠損値になってしまいました。

データの中身はこんな感じです。
測定値(2時) 測定値(3時) 測定値(4時) ... 測定値(15時) 測定値(16時) 測定値(17時) 測定値(18時) 測定値(19時)
0 * 0 0 ... 0 0 0 0 0
1 * 1 1 ... 5 4 3 3 3
2 * 1 1 ... 5 4 3 3 3
3 * 45 47 ... 48 49 47 43 40
4 3 1 1 ... 3 5 2 2 2
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ...
355 14 15 15 ... 16 16 @ @ @
356 0 0 1 ... 4 4 @ @ @
357 4 3 5 ... 7 9 @ @ @
358 4 3 6 ... 11 13 @ @ @
359 10 12 12 ... 11 11 @ @

該当のソースコード

def process(a):
    if a == '@' or '*':
        return None

data['測定値1時'] = data['測定値(1時)'].apply(process)
data['測定値2時'] = data['測定値(2時)'].apply(process)
data['測定値3時'] = data['測定値(3時)'].apply(process)
data['測定値4時'] = data['測定値(4時)'].apply(process)
data['測定値5時'] = data['測定値(5時)'].apply(process)
data['測定値6時'] = data['測定値(6時)'].apply(process)
data['測定値7時'] = data['測定値(7時)'].apply(process)
data['測定値8時'] = data['測定値(8時)'].apply(process)
data['測定値9時'] = data['測定値(9時)'].apply(process)
data['測定値10時'] = data['測定値(10時)'].apply(process)
data['測定値11時'] = data['測定値(11時)'].apply(process)
data['測定値12時'] = data['測定値(12時)'].apply(process)
data['測定値13時'] = data['測定値(13時)'].apply(process)
data['測定値14時'] = data['測定値(14時)'].apply(process)
data['測定値15時'] = data['測定値(15時)'].apply(process)
data['測定値16時'] = data['測定値(16時)'].apply(process)
data['測定値17時'] = data['測定値(17時)'].apply(process)
data['測定値18時'] = data['測定値(18時)'].apply(process)
data['測定値19時'] = data['測定値(19時)'].apply(process)
data['測定値20時'] = data['測定値(20時)'].apply(process)
data['測定値21時'] = data['測定値(21時)'].apply(process)
data['測定値22時'] = data['測定値(22時)'].apply(process)
data['測定値23時'] = data['測定値(23時)'].apply(process)
data['測定値24時'] = data['測定値(24時)'].apply(process)

試したこと

数値のところをそのままにするためにelseが必要かなとも思いましたが、
良い返し値が思い浮かびません。

何卒よろしくお願い申し上げます。

Answer 1

read_csv() で読み込むときに na_values 引数で欠損値として扱う値を指定すればいいのではないでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("kankyodata48.csv", encoding="shiftjis", na_values=["*", "@"])

Comments

[Pablito]

tiitoiさんありがとうございます！
恐れながらこの方法は知りませんでした(;^^)
今後とも宜しくお願い致します。