用python把excel中空值替换为NaN

可以使用 pandas 库来替换 excel 表中的空值为 NaN，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 excel 表格数据
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 将空值替换为 NaN
df.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)

# 将处理后的数据保存为新的 excel 表格文件
df.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False)

其中，`fillna()` 函数用于将空值替换为 NaN，`inplace=True` 表示直接在原数据上进行修改；`to_excel()` 函数用于将处理后的数据保存为新的 excel 表格文件，`index=False` 表示不将索引信息写入文件。

注意：使用此代码时需要先安装 pandas 库。

相关问题

python中空值替换为0

可以使用条件语句来判断空值，并将其替换为0，例如：

value = None   # 假设这个变量为一个空值

if value is None:   # 判断变量是否为空值
    value = 0      # 将变量替换为0

print(value)   # 输出结果为0

另外，也可以使用三目运算符来简化代码：

value = None   # 假设这个变量为一个空值

value = 0 if value is None else value   # 使用三目运算符替换空值为0

print(value)   # 输出结果为0

python代码对excel中空值所在行删除

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除包含空值的行，示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

其中，`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，`index=False` 表示不保存行索引。