# Python 示例importpandasaspd# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel("data.xlsx",na_filter=True)# 用 0 填充 NaNdf.fillna(0,inplace=True)# 保存清理后的文件df.to_excel("cleaned_data.xlsx",index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. // Java 示例(Apache POI)importorg.apach...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 判断是否存在空值 print(df.isnull().any().any()) # 如果存在空值,输出True;否则,输出False 这个isnull()函数会返回一个和原始DataFrame形状相同的DataFrame,但是值为布尔值,表示每个元素是否为NaN(即空值)。any()函数则用...
na_values:自定义的空值,比如说张三第一学期的语文考试因为某些原因没有靠,成绩那边填写的是“缺考”。那我们就可以设置na_values=["缺考"],这样导入后张三第一学期的成绩就会自动被识别为pandas的默认空占位符NaN parse_dates:如果excel表里面的日期列填写的不太规范,可以使用这个参数,告诉pandas哪一列是日期,保证...
importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx')# 统计空值数量null_count=df.isnull().sum().sum()# 生成饼状图labels=['非空值','空值']sizes=[df.size-null_count,null_count]colors=['lightskyblue','lightcoral']plt.pie(sizes,labels=labels,colors=color...
除了设置na_values参数,还可以使用其他参数来处理空单元格的情况。例如,可以使用skip_blank_lines参数来跳过空行,或者使用keep_default_na参数来保留默认的空值表示方式。 总结起来,当Python Pandas的read_excel函数无法识别空单元格时,可以通过设置na_values参数来指定要识别为空值的值,从而解决这个问题。
df = pd.read_excel('example.xlsx') 读取指定单元格的内容 python cell_value = df.at[0, 'Column_Name'] # 假设你要读取第一行,列名为'Column_Name'的单元格 判断该内容是否为空值(None或空字符串等) python if pd.isna(cell_value) or cell_value == '': print("单元格为空值") else...
我创建了一个excel,用作数据源: sheet1:CRM 共39行 sheet2:成绩单 共50行 sheet3:销量表 共31行 1.基本用法(io) 直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object ...
defread_excel(): # 打开文件 workbook=xlrd.open_workbook(r'F:\demo.xlsx') # 获取所有sheet printworkbook.sheet_names()# [u'sheet1', u'sheet2'] sheet2_name=workbook.sheet_names()[1] # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容 sheet2=workbook.sheet_by_index(1)# sheet索引从0开始 ...
这样,pandas读取excel中的数据,并结构化成DataFrame格式。 如图,第一列是数据下标,从0开始。第一行被识别为表头,所以下标是从第二行开始的。如果excel中没有表头,在read_excel()中指定header=None,则index 0就会从第一行开始。 查找空值 从读取的数据结果可以看出,excel中没有数据的部分被识别为了NaN,所以如果想...