python处理excel表内空值单元格处理方法

在 Python 中，处理 Excel 表中的空值单元格可以使用第三方库 pandas。pandas 是一个用于数据操作和分析的强大库，它提供了各种功能，包括读写 Excel 表格。下面是一些处理 Excel 表中空值单元格的方法：

1. 删除空值单元格

使用 dropna() 函数可以删除 DataFrame 中包含空值单元格的行或列。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除包含空值单元格的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)

# 删除包含空值单元格的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

# 将处理后的 DataFrame 写入 Excel 表格
df.to_excel('example_processed.xlsx', index=False)

2. 填充空值单元格

使用 fillna() 函数可以将 DataFrame 中的空值单元格填充为指定值或者使用指定的填充方式。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将空值单元格填充为指定值
df.fillna(0, inplace=True)

# 使用前向填充方式填充空值单元格
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 使用后向填充方式填充空值单元格
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 将处理后的 DataFrame 写入 Excel 表格
df.to_excel('example_processed.xlsx', index=False)

以上是两种常见的处理 Excel 表中空值单元格的方法，根据实际情况选择合适的方法进行处理即可。