python read_excel 空值替换成无 在处理 Excel 文件时,使用 Python 的pandas库来读取文件是一个普遍的需求。然而,许多 Excel 文件中可能含有空值,我们需要将这些空值替换成特定的字符串,比如“无”。以下,我们将详细记录从环境准备到代码实现的整个过程。 环境预检 在使用pandas执行 Excel 文件
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。 推荐的腾...
（13）na_values：指定某些列的某些值为NaN，一般用不到。（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...
首先，让我们看看如何读取Excel文件并检测空值。使用Pandas的`read_excel`函数可以方便地读取Excel文件。在读取文件之后，可以使用`isnull`函数来检测空值。以下是一个示例代码：```python import pandas as pd #读取Excel文件 df = pd.read_excel('数据.xlsx')#检测空值 null_values = df.isnull().sum()print...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 删除包含空值的行 df_cleaned = df.dropna(how='all') 方法二:使用 skiprows 参数 可以在读取时跳过完全为空的行。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取 Excel 文件并跳过完全为空的行 df = pd.read_exce...
15.na_values(scalar, str, list-like, or dict, default None) 指定某些列的某些值为NaN na_values='大专',指定大专为NaN 16.keep_default_na(bool, default True) 表示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 常用的参数就这么多~觉得有用的各位记得点赞收藏哦~...
依赖于na_values参数是否被传递,默认为True,即自动识别空值导入。 16.na_filter 作用:检测缺少的值标记。当数据中没有任何NA值时,na_filter设置为False可以提高处理速度,特别是处理大文件时。 17.verbose 作用:指示放置在非数字列中NA值的数目 18.parse_dates ...
ffill 意思是:"拿前面的值填充后面的空值"print(sheet) out: 姓名 年龄 出生日 爱好 关系 0 小王23 1991-10-02足球 朋友1 小丽 23 1992-11-02篮球 朋友2 小黑 25 1991-10-18游泳 同学3 小白 21 1989-09-09游戏 同学4 小红 25 1990-08-07看剧 同学5 小米 24 1991-12-12足球 同学6 大锤 26 ...
综上,sheet_name空值既可以通过sheet位置也可以通过sheet名字来指定读入哪个sheet的数据。 header参数 这个参数是用来指定哪一行作为列名的,默认是第0行,接收的参数可以是整数(指定第几行作为列名),可以是有整数组成的列表(指定哪几行作为列名,是的,列名可以有多行,是不是有点突破认知?),也可以是None(没有列名)。
综上,sheet_name空值既可以通过sheet位置也可以通过sheet名字来指定读入哪个sheet的数据。 header参数 这个参数是用来指定哪一行作为列名的,默认是第0行,接收的参数可以是整数(指定第几行作为列名),可以是有整数组成的列表(指定哪几行作为列名,是的,列名可以有多行,是不是有点突破认知?),也可以是None(没有列名)。