python用dataframe將csv中的0值數據轉化為nan缺失值字樣
發(fā)布日期：2022-02-14 13:43 | 文章來源：源碼中國
用到這個語句。
c[c==0]=np.nan
我們具體來看一下c和np是什么
np就是我引入的pandas庫，
c呢是我讀入csv文件的其中一列，列名為“上行業(yè)務量GB”
df是整個csv文件的數據，他的類型是dataframe
import numpy as np import pandas as pd # 打開文件 FileName= '長期編號.csv' df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行業(yè)務量GB']] #選擇表格中的'4'列，返回的是DataFrame屬性 c[c==0]=np.nan
到這一步，c里的0值都變成nan了。
接下來我們寫到新的文件。
我采用將c這一列寫回到df中 替換原來的一列
df[['上行業(yè)務量GB']] = c
最后，將df寫入新的csv里
df.to_csv('補充缺失值后的長期數據.csv')
完整代碼如下
"""
Created on Sun Jan 10 18:05:56 2021
@author: Administrator
"""
import numpy as np
import pandas as pd
# 打開文件
FileName= '長期編號.csv'
df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8')
c = df[['上行業(yè)務量GB']] #選擇表格中的'4'列，返回的是DataFrame屬性
c[c==0]=np.nan
d[d==0]=np.nan
df[['上行業(yè)務量GB']] = c
df.to_csv('補充缺失值后的長期數據.csv')
到此這篇關于python用dataframe將csv中的0值數據轉化為nan缺失值字樣的文章就介紹到這了,更多相關python csv的0值數據轉化為nan缺失值內容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持本站！
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