那为什么这边读取出来是显示值为nan，类型为float

如果使用 Pandas 的 `read_csv` 方法读取包含空格的 CSV 文件，默认情况下会将空格解释为缺失值（missing value），并将其表示为 NaN（Not a Number）。此时，Pandas 会推断该列的数据类型为浮点型（float），因为 NaN 在 Pandas 中被视为浮点数。

如果你希望空格被保留为字符串类型而不是被解释为缺失值，可以在读取 CSV 文件时指定参数 `keep_default_na=False`，例如：`df = pd.read_csv('file.csv', keep_default_na=False)`。这样，空格将保留为字符串类型。

相关问题

pandas读取excel的nan，数据类型是float，怎么处理为空

在使用pandas读取Excel文件时，如果数据中包含NaN值，并且这些NaN值的数据类型是float，可以通过以下几种方法处理这些NaN值为空：

1. 使用`fillna()`函数：
可以使用`fillna()`函数将NaN值替换为空字符串或其他指定的值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('file.xlsx')
   df = df.fillna('')

这将会把DataFrame中所有的NaN值替换为空字符串。

2. 使用`replace()`函数：
也可以使用`replace()`函数来替换NaN值。例如：

   df = df.replace({np.nan: ''})

这同样会将所有的NaN值替换为空字符串。

3. 在读取Excel时直接处理：
在调用`read_excel()`函数时，可以使用参数`na_values`来指定哪些值应该被视为NaN，然后结合`keep_default_na=False`来确保这些值被正确识别和处理。例如：

   df = pd.read_excel('file.xlsx', na_values=['NA'], keep_default_na=False)
   df = df.fillna('')

这样，在读取Excel文件时就将'NA'视为NaN，并在之后将其替换为空字符串。

4. 转换数据类型：
如果需要将整个列的数据类型从float转换为object（字符串），可以先将NaN值填充为空字符串，然后再转换数据类型。例如：

   df['column'] = df['column'].fillna('').astype(str)

这会将指定列中的NaN值替换为空字符串，并将该列的数据类型转换为字符串。

以上方法可以根据具体需求选择使用，以达到将Excel中的NaN值处理为空的目的。

为什么pd.read_excel()读取excel单元格数据为空时的数据类型为numpy.float

pd.read_excel()函数在读取Excel单元格数据时，默认会将空单元格转换为NaN（Not a Number），这是由于Excel中的空单元格在内部表示为NaN。而NaN是numpy库中的浮点数类型。

当pd.read_excel()读取到一个空单元格时，会将其转换为NaN，以保持数据的一致性。NaN被表示为浮点数是因为它可以与其他数据类型进行统一表示和处理，例如在计算和数据分析过程中进行缺失值处理、数据清洗等操作。

因此，如果你需要处理Excel中的空单元格数据，可以使用numpy库中提供的函数来处理NaN值，如np.isnan()来判断是否为NaN，或者使用pandas库提供的fillna()函数来填充或替换NaN值。