python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样

本文主要介绍了python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

用到这个语句。

 c[c==0]=np.nan 

我们具体来看一下c和np是什么

np就是我引入的pandas库,
c呢是我读入csv文件的其中一列,列名为“上行业务量GB”
df是整个csv文件的数据,他的类型是dataframe

 import numpy as np import pandas as pd # 打开文件 FileName= '长期编号.csv' df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行业务量GB']]  #选择表格中的'4'列,返回的是DataFrame属性 c[c==0]=np.nan 

到这一步,c里的0值都变成nan了。
接下来我们写到新的文件。
我采用将c这一列写回到df中 替换原来的一列

 df[['上行业务量GB']] = c 

最后,将df写入新的csv里

 df.to_csv('补充缺失值后的长期数据.csv') 

完整代码如下

 """ Created on Sun Jan 10 18:05:56 2021 @author: Administrator """ import numpy as np import pandas as pd # 打开文件 FileName= '长期编号.csv' df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行业务量GB']]  #选择表格中的'4'列,返回的是DataFrame属性 c[c==0]=np.nan d[d==0]=np.nan df[['上行业务量GB']] = c df.to_csv('补充缺失值后的长期数据.csv')

以上就是python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样的详细内容,更多请关注html中文网其它相关文章!

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