找出pd.read_csv读取CSV文件中的NaN
时间: 2023-07-06 09:04:59 浏览: 55
在使用pd.read_csv读取CSV文件时,可以通过设置参数na_values来指定哪些值应该被识别为NaN。例如,如果我们想将CSV文件中的空字符串、"NA"和"NULL"都视为NaN,可以这样写:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['', 'NA', 'NULL'])
```
这样,读取到的DataFrame中所有的空字符串、"NA"和"NULL"都会被替换成NaN。我们可以使用isnull()方法来查看哪些值是NaN。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['', 'NA', 'NULL'])
# 查看哪些值是NaN
print(df.isnull())
```
这个方法会返回一个与输入DataFrame形状相同的新DataFrame,其中每个元素的值都是True或False,表示该元素是否为NaN。
相关问题
pd.read_csv 把提取列中的NaN 改为0
pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。要将提取列中的NaN值改为0,可以使用fillna方法。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件并将NaN值替换为0
df = pd.read_csv('data.csv').fillna(0)
# 打印DataFrame对象
print(df)
```
在这个示例中,我们使用pd.read_csv函数读取名为data.csv的CSV文件,并使用fillna方法将其中的NaN值替换为0。最后,我们打印出DataFrame对象。
pd.read_csv将NA转换成NaN
在使用pd.read_csv函数读取CSV文件时,可以通过na_values参数将NA值转换成NaN。默认情况下,pandas会将一些默认的值(如“NA”、“#N/A”等)替换成NaN。除了na_values指定的值之外,还有一些默认的值也会被替换成NaN,包括:“-1.#IND”、“1.#QNAN”、“1.#IND”、“-1.#QNAN”、“#N/A N/A”、“#N/A”、“N/A”、“NA”、“#NA”、“NULL”、“NaN”、“-NaN”、“nan”、“-nan”、“”。所以,在使用pd.read_csv函数时,可以通过na_values参数来配置哪些值需要处理成NaN,这是非常常用的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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