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 npimport 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 npimport 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.nand[d==0]=np.nandf[[’上行業(yè)務量GB’]] = cdf.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缺失值內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！