python csv的0值数据转化为nan缺失值 python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样
小白和小耳朵 人气:0想了解python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样的相关内容吗,小白和小耳朵在本文为您仔细讲解python csv的0值数据转化为nan缺失值的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:python,csv的0值转化为nan缺失值,python,转化为nan缺失值,下面大家一起来学习吧。
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')
加载全部内容