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pandas中read_csv缺失值怎么办-创新互联

小编给大家分享一下pandas中read_csv缺失值怎么办,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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今天遇到的问题是,要将一份csv数据读入dataframe,但某些列中含有NA值。对于这些列来说,NA应该作为一个有意义的level,而不是缺失值,但read_csv函数会自动将类似的缺失值理解为缺失值并变为NaN。

看pandas文档中read_csv函数中这两个参数的描述,默认会将'-1.#IND', ‘1.#QNAN', ‘1.#IND', ‘-1.#QNAN', ‘#N/A N/A','#N/A', ‘N/A', ‘NA', ‘#NA', ‘NULL', ‘NaN', ‘-NaN', ‘nan', ‘-nan', ''转换为NaN,且na_values参数还支持定义另外的应处理为缺失值的值。

值得注意的是keep_default_na参数,这个参数的作用是决定要不要保留默认应该转换的缺失值列表,将这个参数设为False之后同时不定义na_values参数,就可以在读取文件时不将任何值转换为缺失值NaN。

例:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv', keep_default_na=False)

以上是“pandas中read_csv缺失值怎么办”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


新闻名称:pandas中read_csv缺失值怎么办-创新互联
标题网址:http://www.cdkjz.cn/article/ccoooh.html
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