python如何把csv中为问好的值转化成空值
时间: 2023-08-11 15:33:32 浏览: 71
要将CSV文件中的问号值转换为空值,您可以使用pandas库中的replace函数。具体来说,您可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将问号值替换为空值
df.replace('?', '', inplace=True)
# 将处理后的数据保存为新的CSV文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
在这个例子中,我们首先使用pandas的read_csv函数读取CSV文件。然后,我们使用replace函数将所有问号值替换为空值。需要注意的是,replace函数中的第一个参数是要替换的值,第二个参数是替换后的值,这里我们将问号值替换为空字符串。最后,使用to_csv函数将处理后的数据保存为新的CSV文件。
需要注意的是,这个例子中我们将问号值替换为空字符串,但实际情况可能会更加复杂。例如,您可能需要根据具体的业务需求来选择替换值。另外,如果您不确定某个值是否为问号值,可以使用pandas的replace函数来替换所有可能的不良值。
相关问题
用python将csv中某一列的空值全部转化为0
你可以使用 Pandas 库来读取 CSV 文件,并使用 `fillna()` 方法将空值转换为 0。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('file.csv')
# 将某一列的空值转换为 0
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)
# 将修改后的数据写入新的 CSV 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)
```
在上述代码中,`column_name` 表示你要转换空值的列名称。使用 `fillna(0)` 方法将该列中的空值转换为 0。最后,将修改后的数据写入新的 CSV 文件中,`index=False` 表示不将索引写入 CSV 文件中。
使用python去除csv中缺失值
在Python中,我们可以使用pandas库来去除CSV中的缺失值。具体步骤如下:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 读取CSV文件
```python
df = pd.read_csv('file.csv')
```
3. 去除缺失值
```python
df = df.dropna()
```
4. 将处理后的数据保存到新的CSV文件中
```python
df.to_csv('new_file.csv', index=False)
```
注意:`dropna()`函数会默认删除包含任意NaN或者空值的行,如果想要删除包含全部NaN或空值的行,可以使用`dropna(how='all')`。