如何解决pycharm读入xlsx文件中的数据变成nan

在使用PyCharm或任何其他Python IDE读取xlsx文件数据时，如果数据变成了NaN（Not a Number，非数字），这通常是因为某些数据无法被正确解析或转换为预期的数据类型。以下是一些可能的原因和解决方案：

1. 数据格式问题：确保你的xlsx文件中的数据是可识别的格式。有时候，如果数据是混合类型，或者包含了无法被直接转换为数字的字符，Pandas在读取时会将其转换为NaN。

2. 日期和时间：如果你的数据中包含日期或时间，需要确保它们的格式与Pandas期望的格式一致。Pandas可能会将不兼容的日期时间字符串解析为NaN。

3. 使用正确的读取方法：使用Pandas库的`read_excel`函数来读取xlsx文件。你可以指定列的数据类型，或者在读取时忽略某些列。

import pandas as pd

# 默认读取方式，尝试将所有内容转换为合适的数据类型
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 指定列的数据类型
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'column_name': str})

# 忽略错误的行
df = pd.read_excel('data.xlsx', error_bad_lines=False)

# 跳过一些行开始读取
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=[0, 1, 2])

# 指定解析日期的列
df = pd.read_excel('data.xlsx', parse_dates=['date_column'])

4. 检查和清洗数据：在读取数据之后，使用Pandas的函数检查和清洗数据，例如使用`dropna()`来移除含有NaN的行或列，或者使用`fillna()`来替换NaN值。

# 删除含有NaN值的行或列
df = df.dropna(axis=0)  # 删除行
df = df.dropna(axis=1)  # 删除列

# 使用其他值替换NaN值
df.fillna(value='替代值', inplace=True)

5. 使用正确的编码方式：如果xlsx文件包含特定的编码格式，确保在读取时使用正确的编码方式。