pandas读入数据允许空值
时间: 2023-07-12 09:31:25 浏览: 69
是的,pandas读入数据时允许空值。在pandas中,空值通常用NaN表示,可以使用pandas.read_csv()函数的参数na_values来指定哪些值应该被视为NaN。例如,如果我们想将'NA'和'--'视为NaN,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', '--'])
```
这将读取名为'data.csv'的文件,并将'NA'和'--'视为NaN。在DataFrame中,我们可以使用isnull()函数来检查哪些值是NaN。
相关问题
pandas读取excel填补空值
可以使用pandas的fillna()函数来填补空值。具体操作可以参考以下代码:
import pandas as pd
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 填补空值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 输出结果
print(df)
pandas读入数据时数据向前压缩
如果你指的是数据行的向前压缩,即将某一行中的某些数据向前填充到前面的行中,则可以使用Pandas中的shift()函数。shift()函数可以将行(或列)中的数据向前或向后移动。下面是一个示例代码,将第二列中的空值向前填充到前面的行中:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 1].shift()
```
这段代码读取名为'data.csv'的文件,并将第二列中的空值向前填充到前面的行中。需要注意的是,shift()函数默认将数据向下移动,如果需要向上移动,则需要指定负数的移动距离。此外,还可以使用fillna()函数来填充空值,但这种方法可能会破坏原有数据的关系,不适用于所有情况。