确定Python读取Excel文件的库: 在Python中,常用的读取Excel文件的库有pandas、xlrd、openpyxl等。其中,pandas是最常用的库之一,它提供了强大的数据处理功能,并且能够很好地处理Excel文件中的NaN值。 编写代码以读取Excel文件: 使用pandas库的read_excel函数可以方便地读取Excel文件,并将其内容加载到一个DataFrame对象中...
import pandas as pd# 读取Excel文件,并指定参数以处理数值字段df = pd.read_excel('example.xlsx', converters={'数值字段名': pd.to_numeric, '其他数值字段名': pd.to_numeric})# 或者使用更通用的方法处理所有列# df = pd.read_excel('example.xlsx', converters=dict.fromkeys(df.columns, pd.to_n...
PandasExcelUserPandasExcelUserUpload DataRead DataData contains NaNsReport NaNs 错误日志高亮如下: # 错误日志示例importpandasaspd data=pd.read_excel("data.xlsx")# 处理缺失值data.fillna(0)# 将 NaN 转换为 0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 根因分析 通过对比工作配置,我们发现产生 NaN 的根本原因可能在于...
步骤一:读取 Excel 数据 首先,我们使用pandas库中的read_excel方法读取 Excel 数据,如下所示: importpandasaspd df=pd.read_excel('data.xlsx') 1. 2. 3. 步骤二:将 NaN 转为 null 接下来,我们可以使用fillna方法将 DataFrame 中的 NaN 替换为 null,如下所示: df.fillna(value=None,inplace=True) 1. ...
在使用Pandas的read_excel函数时,如果遇到无法识别空单元格的情况,可以通过设置参数来解决这个问题。read_excel函数的参数中有一个叫做na_values的参数,可以用来指定要识别为空值的值。 例如,如果空单元格中的值是空字符串或者NaN,可以将na_values参数设置为这些值,示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import pandas...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,...
Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。 一、IO读取 pandas的io读取函数,都是read_开头的。当然还有其他函数。 具体的自行通过help()查看用法。 二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。
1 NaN """ data = pandas.read_excel('t.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0, 1]) print(data) 結果: """ case_id account 0 1.0 qwe 1 NaN NaN """ ExcelFile:為瞭更方便地讀取同一個文件的多張表格 import pandas #同時讀取一個文件的多個sheet,僅需讀取一次內存,性能更好 ...
pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None,
首先,我们需要使用pandas库读取Excel文件。假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,可以使用以下代码读取: importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx') 判断NaN值 在读取Excel文件后,我们可以使用isna()或isnull()方法来判断数据中的NaN值。这两个方法在pandas中是等价的,都可以返回一个与原始...