pandas如何用空白填充excel中的空值

可以使用pandas库中的fillna()函数来填充excel中的空值。具体操作如下：

1. 读取excel文件为DataFrame对象；
2. 使用fillna()函数来填充空值，可以指定填充值，例如：df.fillna(0)；
3. 将填充后的DataFrame对象写入excel文件中，例如：df.to_excel('output.xlsx')。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件为DataFrame对象
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 使用fillna()函数来填充空值，使用空白填充
df = df.fillna('')

# 将填充后的DataFrame对象写入excel文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

相关问题

pandas 用左边填充空值

在 Pandas 中，可以使用 fillna() 方法来填充空值。如果想要用左边的非空值填充空值，可以使用 ffill（forward fill）方法。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 5, 6, None, 8]})

# 使用 ffill 方法填充空值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 输出填充后的 DataFrame
print(df)

输出结果如下：

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  5.0
2  2.0  6.0
3  4.0  6.0
4  4.0  8.0

其中，`method='ffill'` 表示使用 ffill 方法填充空值，`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame。

pandas 用左边行非空值填充空值

在pandas中，可以使用`fillna()`函数来填充缺失值。而使用左边行非空值填充空值，可以通过在`fillna()`函数中指定参数`method`为`ffill`来实现。具体实现方式如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 2, 3, None, 5]})

# 使用左边行非空值填充空值
df.fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
print(df)

在上面的代码中，`fillna()`函数的参数`method`指定为`ffill`，表示使用前面的非空值进行填充；参数`axis`指定为`1`，表示对每一行进行操作；参数`inplace`指定为`True`，表示在原数据帧上进行修改。输出结果如下所示：

     A    B
0  1.0  1.0
1  2.0  2.0
2  NaN  3.0
3  4.0  4.0
4  NaN  5.0

可以看到，在第一列中，第三个元素由于左边没有非空值可以填充，因此仍然是缺失值。同时，在第二列中，第一个元素也是缺失值，因为它左边没有非空值可以填充。