如何增加pandas的read_exccel的chunksize默认是多少

Pandas的read_excel函数的chunksize参数默认值是None，表示不启用分块读取。如果需要启用分块读取，可以将chunksize参数设为一个整数值，表示每次返回的数据块大小。例如，将chunksize设为1000表示每次返回的数据块大小为1000行。可以根据需要调整chunksize的大小，以达到最优的读取效率。

相关问题

pandas read_exccel遇到空值

pandas中的 read_excel 函数默认会将空值读取为 NaN （Not a Number），如果你在读取过程中遇到了空值，可以考虑使用 fillna 函数来填充空值。例如：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将空值填充为 0
df.fillna(0, inplace=True)

上面的代码中，我们使用了 fillna 函数将空值填充为 0，并且使用了 inplace 参数将修改直接应用到原始 DataFrame 对象中。你也可以将空值填充为其他的值，比如平均值、中位数等等，具体的填充方式根据实际需求来定。

pandas read_exccel 有没有参数可以修改空值

是的，pandas中的read_excel函数有一个参数na_values，可以用来指定哪些值应该被视为缺失值。默认情况下，它会将空值、NaN、NA、N/A和NULL等值视为缺失值。你可以通过传递一个列表或一个字典来指定自定义的缺失值。例如：

import pandas as pd

# 将空值和-1视为缺失值
missing_values = ['', -1]
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=missing_values)

在这个例子中，我们将空值和-1都视为缺失值。当读取Excel文件时，pandas会将这些值替换为NaN，使它们在DataFrame中表示为缺失值。