时间:2021-05-23
通常使用
pf.fillna('新值')替换表格中的空值,(Nan)。
但是,你可能会发现 fillna() 会有不好使的时候,记得加上 inplace=True
# 加上 inplace=True 表示修改原对象pf.fillna('新值', inplace=True)官方对 inplace 的解释
inplace : boolean, default False
If True, fill in place. Note: this will modify any other views on this object, (e.g. a no-copy slice for a column in a DataFrame).
你可能会发现,输出表格的时候会出现隐藏中间列的情况,只输出首列和尾列,中间用 … 替代。
加上下面的这句话,再打印的话,就会全列打印。
pd.set_option('display.max_columns', None)print(pf)全部代码
import pandas as pdpf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')columns_map = { '列名1': 'newname_1', '列名2': 'newname_2', '列名3': 'newname_3', '列名4': 'newname_4', '列名5': 'newname_5', # 没有列名的情况 'Unnamed: 10': 'newname_6',}new_fields = list(columns_map.values())pf.drop(['序号', '替代', '签名'], axis=1, inplace=True)pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)pf = pf[new_fields]pf.fillna('Unknown', inplace=True)# pd.set_option('display.max_columns', None)# print(smt)pf_dict = pf.to_dict(orient='records')补充:python pandas replace 0替换成nan,bfill/ffill
一般情况下,0 替换成nan会写成
df.replace(0, None, inplace=True)然而替换不了,应该是这样的
df.replace(0, np.nan, inplace=True)以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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处理方式:存在缺失值nan,并且是np.nan:删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')替换缺失值:fillna(df[].mean(),inp
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