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。

相关问题

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。

如何增加pandas的read_exccel的读取速度

1. 使用sheet_name参数来指定要读取的工作表名称，避免读取所有工作表。
2. 将参数usecols指定为只读取需要的列，避免读取不必要的列。
3. 使用infer_datetime_format参数来避免在读取日期列时进行日期解析，提高读取速度。
4. 使用参数dtype指定列的数据类型，避免pandas进行类型推断，加快读取速度。
5. 将参数chunksize指定为较大的值，以逐块读取数据，减少内存使用。