pd.read_csv 中na_values设置的代码
时间: 2023-11-19 16:56:23 浏览: 38
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:
```python
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:
```python
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。
相关问题
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。
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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