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：

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。

相关问题

python将一列中的空白值转化为0，其他值都转化为1

可以使用 pandas 库中的 fillna() 和 replace() 函数来实现这个功能。

假设你有一个名为 data 的 DataFrame，其中包含一列名为 column1，你可以使用以下代码将其中的空值转换为0，其他值转换为1：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将空值转换为0，其他值转换为1
data['column1'] = data['column1'].fillna(0).replace(to_replace='[^0]', value=1, regex=True)

代码中，fillna() 函数将所有空值替换为0，然后 replace() 函数将所有非零字符替换为1。其中，to_replace 参数使用正则表达式 `[^0]` 匹配所有非0字符，value 参数设置为1，regex 参数设置为 True，表示使用正则表达式进行匹配。

最终，你将得到一个名为 column1 的新列，其中空值被替换为0，其他值被替换为1。

(1) 使用 pandas 读入数据 titanic.csv，命名为 origin，并查看数据维度与前 10 行。 (2) 处理缺失值： (a) 查看哪些列存在缺失值。 (b) 发现原始数据中存在年龄为空值的记录，可能是无法识别乘客年龄的缘故，因此去除 年龄为空的记录。（满足 age 为空的一行数据全部丢弃）并再次查看哪些列存在缺失 值。保存上述数据清洗后的数据至“titanic2_cleaned.csv”文件中，随后的题目都在 “titanic2_cleaned.csv”上进行。 1 (3) 筛选列名为 pclass,sex,age,fare,who,adult_male 的列，构成模型数据，命名为 titanic_model。 (4) 使用 patsy.dmatrices() 函数，建立变量 fare 对变量 age 的线性回归，为该线性模型产生设 计矩阵；根据最小二乘法计算回归拟合系数。 (5) 使用 Pandas.get_dummies() 将分类变量 sex、who 转化为虚拟变量，利用 patsy 将数值列 pclass 转化为分类变量。 (6) 使用 statsmodels 包，基于 statsmodels.api（数组接入），利用最小二乘法建立 fare 对 pclass、 sex、age、who 的线性回归模型，（pclass、age 为数值型变量，sex、who 为虚变量），并添 加截距项，展示拟合系数。

好的，以下是针对你的问题的回答：

(1) 使用 pandas 读入数据 titanic.csv，命名为 origin，并查看数据维度与前 10 行。

import pandas as pd

origin = pd.read_csv('titanic.csv')
print("数据维度为：", origin.shape)
print("前10行数据为：\n", origin.head(10))

(2) 处理缺失值：

(a) 查看哪些列存在缺失值。

print(origin.isnull().sum())

(b) 发现原始数据中存在年龄为空值的记录，可能是无法识别乘客年龄的缘故，因此去除年龄为空的记录。（满足 age 为空的一行数据全部丢弃）并再次查看哪些列存在缺失值。保存上述数据清洗后的数据至“titanic2_cleaned.csv”文件中，随后的题目都在“titanic2_cleaned.csv”上进行。

# 去除 age 为空的行
titanic2 = origin.dropna(subset=['age'])

# 再次查看哪些列存在缺失值
print(titanic2.isnull().sum())

# 保存数据到 titanic2_cleaned.csv 文件中
titanic2.to_csv('titanic2_cleaned.csv', index=False)

(3) 筛选列名为 pclass,sex,age,fare,who,adult_male 的列，构成模型数据，命名为 titanic_model。

titanic_model = titanic2[['pclass', 'sex', 'age', 'fare', 'who', 'adult_male']]

(4) 使用 patsy.dmatrices() 函数，建立变量 fare 对变量 age 的线性回归，为该线性模型产生设计矩阵；根据最小二乘法计算回归拟合系数。

import patsy
import numpy as np

# 构建设计矩阵
y, X = patsy.dmatrices('fare ~ age', data=titanic_model, return_type='dataframe')

# 根据最小二乘法计算回归拟合系数
from sklearn.linear_model import LinearRegression

lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)
print("回归系数为：", lr.coef_)

(5) 使用 Pandas.get_dummies() 将分类变量 sex、who 转化为虚拟变量，利用 patsy 将数值列 pclass 转化为分类变量。

# 将 sex、who 转化为虚拟变量
titanic_model = pd.get_dummies(titanic_model, columns=['sex', 'who'])

# 将 pclass 转化为分类变量
titanic_model['pclass'] = titanic_model['pclass'].astype('category')
titanic_model = patsy.dmatrix('pclass + age + fare + sex_female + sex_male + who_child + who_man + who_woman', data=titanic_model, return_type='dataframe')

(6) 使用 statsmodels 包，基于 statsmodels.api（数组接入），利用最小二乘法建立 fare 对 pclass、sex、age、who 的线性回归模型，（pclass、age 为数值型变量，sex、who 为虚变量），并添加截距项，展示拟合系数。

import statsmodels.api as sm

# 为矩阵添加截距项
X = sm.add_constant(titanic_model)

# 建立线性回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 展示拟合系数
print(model.params)