python读取Excel表格保留nan值

在使用 `pandas` 库的 `read_excel` 方法读取 Excel 表格时，默认会将空白单元格识别为 `NaN`，并将其填充为 `NaN` 值。如果你想保留这些 `NaN` 值，则可以在读取数据时指定 `keep_default_na` 参数为 `False`。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格并保留 NaN 值
data = pd.read_excel('data.xlsx', keep_default_na=False)

# 显示读取的数据
print(data)

在上面代码中，`keep_default_na=False` 参数表示不将空白单元格识别为 `NaN`。这样读取到的数据中，空白单元格会被保留为字符串类型的空白字符，而不是被填充为 `NaN` 值。

相关问题

python读取excel表格，缺失值与空值的区别

在Python中，pandas库（如`pd.read_excel()`）用于读取Excel文件时，会自动处理可能存在的缺失值和空值。

**缺失值(Missing Values)**:
缺失值表示数据不存在或者丢失。在pandas DataFrame中，这些值通常用`NaN` (Not a Number)来表示。如果某个单元格原本应该有数据但实际没有，就会被视为缺失值。

**空值(Empty Values or Nulls)**:
空值则包括两个概念：一是列本身可能就没有定义值（比如某些列本来就是可选的），二是即使列存在，也可能因为数据录入错误而留为空白。在pandas中，空值也包括`None`、空字符串`''`以及数值类型的0。

举个例子，如果你读取的数据中，某个日期字段没有填写，它会被识别为缺失值：

df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 假设'Birth Date'列有一个空值
df['Birth Date'].isna().any()  # 如果结果为True，说明该列有缺失值

而如果某列本应该是日期，但用户输入的是空字符串，那将是空值：

df[df['Birth Date'] == '']  # 查看空字符串所在的行

处理这些缺失值和空值通常涉及到填充（如用平均值、中位数填充）、删除含有缺失值的行/列或转换成合适的值类型。

python的读取excel表格的数据建立矩阵

在Python中读取Excel表格数据并建立矩阵，通常可以使用`pandas`库中的`read_excel`函数。`pandas`是一个强大的数据分析和操作库，它提供了许多用于数据处理的工具。以下是使用`pandas`读取Excel文件并将其转换为矩阵的基本步骤：

1. 首先，确保安装了`pandas`库和`openpyxl`引擎（用于读取`.xlsx`文件），如果未安装，可以使用pip安装它们：

   pip install pandas openpyxl

2. 导入`pandas`库，并使用`read_excel`函数读取Excel文件：

   import pandas as pd

   # 读取Excel文件，假设Excel文件名为example.xlsx，位于同一目录下
   df = pd.read_excel('example.xlsx')

3. 将读取到的DataFrame对象转换为NumPy矩阵。`pandas`的DataFrame是二维标签数据结构，可以很容易地转换为NumPy数组：

   import numpy as np

   # 将DataFrame转换为NumPy矩阵
   matrix = df.values

4. 此时，`matrix`变量中存储的就是从Excel表格中读取的数据建立的矩阵。

需要注意的是，如果Excel表格中存在非数值类型的数据，转换为NumPy矩阵后，这些非数值数据将被转换为相应的数值类型（例如字符串将转换为浮点数表示的NaN）或者无法转换而报错。