其中的to_csv函数用于将数据保存为CSV文件格式。 在使用pandas的to_csv函数时,如果数据中存在NaN(Not a Number)或None值,可能会导致信息丢失。NaN通常表示缺失值,而None是Python中表示空值的对象。 为了避免信息丢失,可以通过设置参数来处理NaN和None值。to_csv函数中的参数na_rep可以指定NaN和None值在输出文件中...
缺失值处理:数据帧中可能存在缺失值(NaN),在导出为CSV时,Pandas默认会将缺失值表示为空字符串。如果希望以其他形式表示缺失值,可以通过设置to_csv函数的参数na_rep来指定。例如,na_rep='NULL'将缺失值表示为字符串"NULL"。 数据格式设置:to_csv函数提供了一系列参数用于设置导出的CSV文件的格式。例如,...
默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`. keep_default_na : bool, default True 如果指定na_values参数,并且keep_default_na=False,那么默认的NaN将被覆盖,否则添加。 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...
sep="|", na_rep="NaN")#|something|a|b|c|d|message#0|one|1|2|3.0|4|NaN#1|two|5|6|NaN|8|world#2|three|9|10|11.0|12|foodata.to_csv(sys.stdout, index=False, header=False)#one,1,2,3.0,4,#two,5,6,,
Pandas 来救援,使用 na_rep 修复您自己的 NaN 表示。 df.to_csv('file.csv', na_rep='NULL') file.csv ,index,x,y,z 0,0,1.0,NULL,2 1,1,NULL,3.0,4 原文由 cs95 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 1 个回答 ...
我有一个很简单的要求。我想读取一个 excel 文件并将特定工作表写入 csv 文件。写入 csv 文件时,应将源 Excel 文件中的空白值视为/写入空白。但是,我的空白记录总是以“nan”形式写入输出文件。 (不带引号)
使用pandas求两列时间的差,也就是统计csv数据集种某个任务持续的时间。 df['end time'] = pd.to_datetime(df['end time']) df['start time'] = pd.to_datetime(df['start time']) df['xxx time'] = (df['end time'] - df['start time']).dt.seconds/60 #两列时间的差(分钟) 先把两列...
Pandas来拯救，使用na_rep来修复您自己的NaN表示。
Pandas来拯救，使用na_rep来修复您自己的NaN表示。
1、pd.read_csv:读取csv文件或者txt 2、pd.read_csv:读取txt文件,自己指定分隔符、列名 3、pd.read_excel:读取excel 4、pd.read_sql:读取数据库 5、df.to_csv(index=False) 数据的常用操作(如查看缺失值信息等) 1、dataframe.head() :读取前五行 2、dataframe.shape : 去读数据的行数和列数 3、datafra...