Pandas读取CSV文件并替换缺失值为空字符串

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在Python的Pandas中,使用read_csv读取CSV时,通常会遇到缺失值(NA)。可以设置keep_default_na=False,配合fillna函数,将缺失值替换为空字符串,便于数据处理。

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Pandas读取CSV文件并替换缺失值为空字符串

在Python中使用Pandas进行数据分析时,经常会使用read_csv函数来读取CSV文件。然而,在读取文件时遇到缺失值(NA)的情况经常会带来麻烦和错误。本文将介绍如何使用keep_default_na参数来设置缺失值替换为空字符串。

在使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件时,我们可以通过参数na_values来指定哪些值应该被视为缺失值。默认情况下,这些值是’na’、‘NA’、‘nan’、‘NaN’、‘’。当函数读取文件时,它会将这些值转换为pandas.NA对象,表示缺失值。

如果我们希望缺失值被替换为空字符串而不是pandas.NA对象,我们可以使用keep_default_na参数。该参数的默认值为True,表示按照上述方式处理缺失值;如果将其设置为False,缺失值将被替换为空字符串。

下面是一个示例代码,演示如何使用keep_default_na参数将缺失值替换为空字符串:

import pandas as pd

# 读取csv文件,缺失值用'NA'表示
data =
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