na_values、keep_default_na和na_filter 这三个参数是与缺失值有关。na_filter为True时,表示读取数据时进行缺失值检测,为False时,则不进行缺失值检测。na_filter为True时,na_values、keep_default_na两个参数才有效。keep_default_na为True时,表示数据中如果包含下面的字符,将被定义为缺失值nan: '', '#N/A'...
（14）keep_default_na：导入数据时是否导入空值，默认为True，即自动识别空值并导入。keep_default_na=False，原来的数据列会变为object类型，所以这个参数也要谨慎使用。（15）na_filter：检测缺失的值标记(空字符串和na values的值)。在没有NAs的数据中，传递na filter=False可以提高读取大文件的性能。（16）ver...
na_filter : boolean, default True。是否检查丢失值(空字符串或者是空值)。对于大文件来说数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。 verbose : boolean, default False。是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非数值列中缺失值的数量”等。 skip_blank_lines : boolean, default True。如果为True,...
True 指定 na_values 的配置附加处理 True 未指定 自动识别 False 指定 使用 na_values 的配置 False 未指定 不做处理 注:如果 na_filter 为 False (默认是 True), 那么 keep_default_na 和 na_values parameters 均无效。 2.22 na_filter(丢失值检查) na_filter: bool, default True 1 是否检查丢失值(...
na_filter是否判断值有缺失(NaN)。为True(默认)时将值缺失的单元格填充为np.nan(NaN);为False时则不判断,保留为原样即空字符串。 读:pd.read_table(),函数。 参数: sep分隔符,默认\t。 写:to_csv(),实例方法,类DataFrame,Series。 参数: path_or_buf文件路径字符串或文件对象,若是文件对象,则其在被打...
na_filter为是否检查丢失值(空字符串或空值)。对于大文件来说,数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。 # 布尔型,默认为True pd.read_csv(data, na_filter=False) # 不检查 1. 2. 复制 19 日期时间解析 日期时间解析器参数date_parser用于解析日期的函数,默认使用dateutil.parser.parser来做...
na_values:可以额外指定缺失值,比如99作为缺失值,na_values=[99] keep_default_na:布尔值,默认为True,即na_values额外指定的值会追加到现有的缺失值中。设为False则只使用na_values已有的值 na_filter:布尔值,默认为True,即把缺失值编码成NaN。设为False,则不会将任何值编码成NaN。可在不含缺失值的情况下加...
na_filter 布尔值,默认为True 检测缺失值标记(空字符串和 na_values 的值)。在没有任何 NA 的数据中,传递na_filter=False可以提高读取大文件的性能。 verbose 布尔值,默认为False 指示放置在非数字列中的 NA 值的数量。 skip_blank_lines 布尔值,默认为True 如果为True,则跳过空行而不解释为 NaN 值。 日期...
从Excel文件中读取数据pandas.read_excel(io,sheet_name,index_col=None,header=0,usecols=None,nrows=None,na_values=None,na_filter=True) io:文件名。 sheet_name:表格名 index_col:指定作为行索引的列。 header:指定作为列名的行。默认为0,表示把第一行作为列名。
na_filter : 是否检查丢失值(空字符串或者是空值)。对于大文件来说数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。 verbose :是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非数值列中缺失值的数量”等。 skip_blank_lines : boolean, default True