python读取excel表格，缺失值与空值的区别

在Python中，pandas库（如`pd.read_excel()`）用于读取Excel文件时，会自动处理可能存在的缺失值和空值。

**缺失值(Missing Values)**:
缺失值表示数据不存在或者丢失。在pandas DataFrame中，这些值通常用`NaN` (Not a Number)来表示。如果某个单元格原本应该有数据但实际没有，就会被视为缺失值。

**空值(Empty Values or Nulls)**:
空值则包括两个概念：一是列本身可能就没有定义值（比如某些列本来就是可选的），二是即使列存在，也可能因为数据录入错误而留为空白。在pandas中，空值也包括`None`、空字符串`''`以及数值类型的0。

举个例子，如果你读取的数据中，某个日期字段没有填写，它会被识别为缺失值：

df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 假设'Birth Date'列有一个空值
df['Birth Date'].isna().any()  # 如果结果为True，说明该列有缺失值

而如果某列本应该是日期，但用户输入的是空字符串，那将是空值：

df[df['Birth Date'] == '']  # 查看空字符串所在的行

处理这些缺失值和空值通常涉及到填充（如用平均值、中位数填充）、删除含有缺失值的行/列或转换成合适的值类型。

相关问题

Pandas读取excel表格，删除空值的行

要使用Pandas读取Excel文件并删除含有空值的行，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入所需的库：

   import pandas as pd

2. 使用`read_excel()`函数读取Excel文件，指定`na_values=None`以默认忽略空值，但也可以设置特定的空值标记（如缺失值标志或空格）：

   df = pd.read_excel('test.xlsx', na_values=None)

3. 使用`dropna()`函数删除含有空值的行。如果`how='any'`，则只要有一列包含空值就删除该行；若`how='all'`，则只有当所有列都不含空值时才保留该行：

   df_cleaned = df.dropna(how='any') # 删除任何一列有空值的行

如果你希望基于某个具体列（例如'B列'）来判断空值，可以这样操作：

# 先检查'b'列是否有空值
has_empty_b = df['b'].isnull().any()

# 如果存在空值，则删除含有空值的行
if has_empty_b:
    df_cleaned = df[df['b'].notnull()]

请注意，这里的`isnull()`函数会返回布尔值系列，表示每个元素是否为空。

pandas读取excel表格，A列的缺失值自动填充C

要使用pandas读取Excel表格并在A列缺失值时自动填充C列的数据，可以按照以下步骤操作：

1. **读取Excel文件**，并指定`na_values=None`来保留缺失值标记，因为默认情况下pandas会将空值视为NaN[^1]:

import pandas as pd

# 读取Excel文件，跳过前几行（这里假设是空行）
studf = pd.read_excel('../data/stu.xlsx', skiprows=2, na_values=None)

2. **处理缺失值**，如果A列有缺失值，可以用C列的值填充。由于题目没有提供具体的填充策略（比如平均值、固定值等），我们假设使用C列的值填充A列：

# 假设A列和C列都是数值型，使用C列的值填充A列的缺失值
if 'A' in studf.columns and 'C' in studf.columns:
    studf['A'].fillna(studf['C'], inplace=True)

请注意，`fillna()`函数会直接修改原始DataFrame，`inplace=True`表示在原地替换缺失值。

3. **保存清洗后的Excel文件**:

# 保存清洗后的数据到新的Excel文件
studf.to_excel('../data/stu_clean.xlsx', index=False)

如果你希望使用其他方式填充缺失值，如平均值或特定值，请提供具体的方法参数给`fillna()`函数。