pandas read_csv nan 作为空字符串 - Python

在Python中，pandas是一个数据分析库，提供了许多有用的功能，包括读取和处理CSV文件。read_csv函数是pandas中用于读取CSV文件的函数之一。

当使用read_csv函数读取CSV文件时，有时会遇到缺失值的情况。默认情况下，pandas将缺失值表示为NaN（Not a Number）。然而，在某些情况下，我们可能希望将NaN表示为空字符串。

要将NaN表示为空字符串，我们可以使用read_csv函数的一些参数来实现。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，并将缺失值表示为空字符串
df = pd.read_csv('data.csv', na_values='', keep_default_na=False)

# 打印数据框
print(df)

在上面的代码中，我们首先导入pandas库，并使用read_csv函数读取一个名为data.csv的文件。在读取过程中，我们可以通过na_values参数指定将哪些字符串视为缺失值。在这个例子中，我们将空字符串视为缺失值，并通过keep_default_na参数设置为False来保持原有的NaN值不变。

读取完成后，我们可以通过打印数据框来查看结果。

这段代码将返回一个数据框，其中所有的空字符串都被转换为NaN值。这样，我们可以在后续的数据分析中更好地处理缺失值。

注意: 设置na_values参数为一个空字符串''时，可能会导致其他非缺失值的数据也被误认为是缺失值。请根据实际情况进行调整。

希望这个介绍对你有所帮助！