python read_excel NA读成nan

在Python中，可以使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件，并将NA值读取为NaN。使用该函数时，可以通过设置na_values参数来指定NA值的替代值。例如，可以将NA值读取为NaN，如下所示：df=pd.read_excel("your_file.xlsx", na_values="NA")。

另外，还可以通过设置na_values参数为一个列表，来指定多个NA值的替代值。例如，将字符串"a"和"0"都读取为NaN，可以这样写：df=pd.read_excel("your_file.xlsx", na_values=["a", "0"])。这样，在读取Excel文件时，pandas会将指定的NA值替换为NaN。

相关问题

pandas read_excel中的na_value参数使用例子

当我们使用pandas的read_excel函数读取Excel文件时，有时候会遇到一些缺失值，缺失值通常用NaN来表示。在读取Excel文件时，我们可以使用na_value参数来指定缺失值的默认值。下面是一个使用例子：

假设我们有一个Excel文件名为example.xlsx，其中包含一个名为Sheet1的工作表，内容如下：

| A | B | C |
| --- | --- | --- |
| 1 | 2 | |
| 4 | | 6 |

我们可以使用以下代码读取Excel文件并将缺失值指定为None：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', na_values=None)
print(df)

运行结果如下：

   A    B    C
0  1  2.0  NaN
1  4  NaN  6.0

在上述代码中，我们将na_values参数设置为None，表示将Excel文件中的所有缺失值都指定为None。由于缺失值在Excel文件中为空单元格，因此在读取时，Pandas会将这些空单元格自动转换为NaN。

python如何在excel表中显示NAN

在Python中，使用pandas库处理Excel数据时，如果遇到缺失值(NaN)，pandas会将其显示为空字符串''或特定的标记，例如`NaN`、`NaT`等。如果你想要在Excel文件中显示"NAN"字样，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装必要的库，如果你还没安装pandas和openpyxl，可以运行：

   pip install pandas openpyxl

2. 使用pandas读取Excel文件，并查看数据：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
   print(df)

3. 对于显示"NAN"，你可以选择在写入Excel文件时转换缺失值。例如，将NaN替换为"NAN"：

   df.fillna("NAN", inplace=True)

或者使用`.to_string()`方法，它默认不会显示NaN，需要设置`na_rep`参数：

   csv_string = df.to_string(na_rep="NAN")

4. 最后，将修改后的DataFrame写回Excel：

   with pd.ExcelWriter('new_file.xlsx') as writer:
       df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

如果你想保持原始Excel的样式，那么直接写入可能不会保留"NAN"字体格式，这时可以考虑先读取到pandas DataFrame，编辑后再保存，如使用`openpyxl`库：

from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel
wb = load_workbook(filename='your_file.xlsx')
ws = wb['Sheet1']

# 查找并替换NaN
for row in ws.iter_rows():
    for cell in row:
        if cell.value is None:
            cell.value = 'NAN'

# 保存修改
wb.save('new_file.xlsx')