pandas read_excel 指定缺失值

在使用 pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件时，可以通过指定 `na_values` 参数来指定缺失值的表示方式。例如，如果缺失值用字符串 "NA" 表示，则可以这样指定：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values='NA')

也可以指定多个缺失值，例如：

df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['NA', '-', ''])

其中，`'-'` 表示用破折号表示的缺失值，`''` 表示空字符串表示的缺失值。

相关问题

pandas read_excel函数.fillna

引用中的代码是使用pandas库中的read_excel函数从Excel文件中读取数据，并将缺失值填充为指定类型的字符串。具体来说，参数dtype=str表示将所有读取的数据类型都转换为字符串类型。

引用中提到的Python版本和pandas版本是用于运行上述代码的环境版本信息。

至于fillna函数，它是pandas库中的一个函数，用于填充数据中的缺失值。fillna函数有多种用法，可以根据具体需求选择不同的参数进行填充操作。例如，可以使用fillna(value)将缺失值填充为指定的常数值value，或者使用fillna(method='ffill')进行向前填充等。你可以根据数据的具体情况选择合适的填充方式。

请注意，在引用中并没有提到关于fillna函数的具体用法和参数设置。因此，如果你有具体的fillna函数相关问题，请提供更多信息，以便我能够给出更准确的回答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

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。