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python pandas excel缺省值

时间: 2025-01-23 22:08:00 浏览: 40

### 处理Python Pandas读取Excel时的缺省值当使用 `pandas` 的 `read_excel()` 方法读取 Excel 文件时，可以通过设置特定参数来处理缺失值。默认情况下，`pandas` 会将空单元格识别为 `NaN` 值。 #### 设置自定义缺失值标记为了更灵活地处理不同形式的缺失值表示法（如空白字符串、特殊字符等），可以在调用 `read_excel()` 函数时通过 `na_values` 参数传递一个列表或字典，用于指定哪些值应被解释成 NaN： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx', na_values=['NA', 'Missing']) print(df.isnull().sum()) ``` 此代码片段展示了如何让 `pandas` 将 "NA" 和 "Missing" 这样的字符串视为缺失值[^3]。 #### 替换已有的缺失值如果希望在加载数据之后立即替换所有的 `NaN` 或其他类型的缺失值，则可以利用 `fillna()` 方法完成这一任务。该方法允许用户传入想要填充的新数值或是某种策略（比如前向填充、后向填充）作为参数： ```python # 使用常量0代替所有缺失值 filled_df = df.fillna(0) # 向下填充最近的有效观测值 forward_filled_df = df.fillna(method='ffill') # 向上填充最近的有效观测值 backward_filled_df = df.fillna(method='bfill') ``` 对于某些应用场景而言，可能还需要考虑基于列的数据类型来进行不同的填补方式；此时可借助于条件判断逻辑实现更加精细的操作[^1]。

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