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python - Pandas 在加载 CSV 时保留 'null' 和 ' '

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 21:56:15 25 4
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我有一个奇怪的 CSV,它的值是“null”,并且它的值是空单元格。

所以我的行看起来像这样:

null,0,0,0,1,,,,0,0,0,null

我除了读取和重写文件之外什么也没做:

f = pd.read_csv(input_file,sep=',', quotechar='"', engine='python', converters={i: str for i in range(0, 155)})
f.to_csv(output_file, sep=',', escapechar=' ', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL, index=False)

上面是技术上“重命名”一个文件,但这是为了证明我得到了整个文件的相同值,稍后我将修剪某些列(我已经这样做了,但发现数据是错误的) 。

那么,如何在不读取每一行/列并创建一个检查每个单元格的函数的情况下保留“null”和“”?

这可能吗?

我尝试了 na_rep="null",但随后所有 '' 都转换为 'null',或者如果我删除它们,则会丢失我的 'null' 值。

最佳答案

要完全忽略对 NaN 值的处理,您可以将 na_filter=False 参数传递给 read_csv 方法:

f = (pd.read_csv(input_file,sep=',',
quotechar='"',
engine='python',
converters={i: str for i in range(0, 155)},
na_filter=False))

或者,如果您需要对值的处理方式进行更多控制,您可以排除默认值并传入您自己的 na_values 列表。例如:

f = (pd.read_csv(input_file,sep=',',
quotechar='"',
engine='python',
converters={i: str for i in range(0, 155)},
na_values=['nan', 'NaN'],
keep_default_na=False))

将自动强制为 NaN 的默认值为

default_na_values = ['', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan',
'1.#IND', '1.#QNAN', 'N/A', 'NA', 'NULL', 'NaN', 'n/a', 'nan', 'null']

关于python - Pandas 在加载 CSV 时保留 'null' 和 ' ',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55537709/

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