問題：
考慮一個有空白值的Pandas 資料框存在於某些欄位中。目標是用 NaN 值取代這些空格。
醜陋的解決方案：
<code class="python">for i in df.columns:
df[i][df[i].apply(lambda i: True if re.search('^\s*$', str(i)) else False)]=None</code>此解決方案迭代每一列，使用正規表示式產生布林掩碼，並將空白值替換為 None。然而，它效率低且不符合習慣。
改進的解決方案：
<code class="python">df = pd.DataFrame([
[-0.532681, 'foo', 0],
[1.490752, 'bar', 1],
[-1.387326, 'foo', 2],
[0.814772, 'baz', ' '],
[-0.222552, ' ', 4],
[-1.176781, 'qux', ' '],
], columns='A B C'.split(), index=pd.date_range('2000-01-01','2000-01-06'))
# replaces field that's entirely space (or empty) with NaN
print(df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True))</code>此解決方案利用了Pandas 內建的Replace() 函數，可以用來替換基於正規表示式模式的指定值。透過使用 r'^s*$'，正規表示式會匹配任何完全由空格（或為空）組成的字段，並將其替換為 NaN。
最佳化：
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