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这篇文章主要介绍python如何使用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
用到这个语句。
c[c==0]=np.nan
我们具体来看一下c和np是什么
np就是我引入的pandas库,
c呢是我读入csv文件的其中一列,列名为“上行业务量GB”
df是整个csv文件的数据,他的类型是dataframe
import numpy as np import pandas as pd # 打开文件 FileName= '长期编号.csv' df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行业务量GB']] #选择表格中的'4'列,返回的是DataFrame属性 c[c==0]=np.nan
到这一步,c里的0值都变成nan了。
接下来我们写到新的文件。
我采用将c这一列写回到df中 替换原来的一列
df[['上行业务量GB']] = c
最后,将df写入新的csv里
df.to_csv('补充缺失值后的长期数据.csv')
完整代码如下
""" Created on Sun Jan 10 18:05:56 2021 @author: Administrator """ import numpy as np import pandas as pd # 打开文件 FileName= '长期编号.csv' df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行业务量GB']] #选择表格中的'4'列,返回的是DataFrame属性 c[c==0]=np.nan d[d==0]=np.nan df[['上行业务量GB']] = c df.to_csv('补充缺失值后的长期数据.csv')
以上是“python如何使用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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