pd.read_csv的na_values

pd.read_csv的na_values参数是用于指定在读取CSV文件时将被视为缺失值的值。它可以接受不同的输入形式来表示缺失值，例如单个值、列表、字典或者自定义的函数。

以下是na_values参数的几种常见用法：
1. 单个值：可以使用一个单独的值来表示缺失值。例如，na_values=0将把所有的0视为缺失值。
2. 列表：可以使用一个包含多个值的列表来表示缺失值。例如，na_values=[-1, 'NA']将把-1和'NA'都视为缺失值。
3. 字典：可以使用一个字典来指定每列的缺失值。字典的键是列名，值是对应列的缺失值列表。例如，na_values={'column1': ['NA', 'N/A'], 'column2': [-1]}将把'column1'列中的'NA'和'N/A'以及'column2'列中的-都视为缺失值。
4. 函数：可以使用一个自定义的函数来判断缺失值。该函数接受一个参数，表示每个单元格的值，返回True表示该值为缺失值，返回False表示该值不是缺失值。例如，na_values=lambda x: x < 0将把所有小于0的值视为缺失值。

相关问题

pd.read_csv 中na_values设置的代码

pd.read_csv() 中的 na_values 参数用于指定哪些值应该被视为缺失值。在读取 CSV 文件时，如果文件中包含指定的值，则 Pandas 会将其视为缺失值。该参数可以接受一个列表、一个字符串或一个字典作为输入。例如，如果我们想将 CSV 文件中的 "N/A" 和 "NULL" 视为缺失值，可以这样设置 na_values 参数：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A', 'NULL'])

这样，当 Pandas 读取 CSV 文件时，它会将 "N/A" 和 "NULL" 视为缺失值，并将其转换为 NaN。如果我们想将不同的值视为缺失值，可以使用字典来指定：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', na_values={'A': [-1, 'N/A'], 'B': ['missing', 'NA']})

这样，Pandas 会将列 A 中的 -1 和 "N/A"，以及列 B 中的 "missing" 和 "NA" 视为缺失值，并将其转换为 NaN。

result = pd.read_csv('examples/ex5.csv', na_values=['NULL'])

As an AI language model, I cannot execute this code as I don't have access to the file system. However, I can explain what this line of code does.

This line of code reads a CSV file named 'ex5.csv' located in the 'examples' folder and assigns the resulting DataFrame object to a variable called 'result'. The 'na_values' parameter is used to specify a list of strings that should be considered as missing values (NaN) in the DataFrame.

In this case, the string 'NULL' is specified as a missing value, so any occurrence of this string in the CSV file will be replaced with NaN in the resulting DataFrame.