python - 如何使用 Pandas 更改现有 csv 的单列

Question

我有一个 .csv 文件，我可以使用 pd.read_csv() 读取它.
在这个文件中，我有 SomeBoolean我需要用新逻辑更新的列。
但是，当我再次使用 pd.to_csv() 写入文件时其他一些列值已更改，例如sometimesNaN列有一些空值被解释为 NaN在读取 csv 时，它们也被写为 NaN而不是空值。
有什么方法可以更新 SomeBoolean列而不会意外影响其他人如 sometimesNaN柱子？

Index   Date         SomeBoolean    Values        sometimesNaN
0       2021-05-18   False          216.351155    NaN
1       2021-05-18   False          876.222176    NaN
2       2021-05-18   False          767.214479    NaN

Answer 1

你可以考虑让 Pandas 不解释 sometimesNaN 中的空值列为 NaN以便在写回时不会覆盖原始的空值。
为此，您可以指定参数 keep_default_na=False在 pd.read_csv() 期间读取 csv称呼。

keep_default_na : bool, default True

Whether or not to include thedefault NaN values when parsing the data. Depending on whetherna_values is passed in, the behavior is as follows:

If keep_default_na is True, and na_values are specified, na_values isappended to the default NaN values used for parsing.

If keep_default_na is True, and na_values are not specified, only thedefault NaN values are used for parsing.

If keep_default_na is False, and na_values are specified, only the NaNvalues specified na_values are used for parsing.

If keep_default_na is False, and na_values are not specified, nostrings will be parsed as NaN.

请注意，此行为适用于所有列。所以如果你有 NaN您希望 Pandas 将空值解释为 NaN 的其他列中的值在 csv 中读取时，您可能无法使用它。