python用dataframe將csv中的0值數據轉化為nan缺失值字樣

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用到這個語句。

c[c==0]=np.nan

我們具體來看一下c和np是什麼

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“上行業務量GB”
df是整個csv文件的數據，他的類型是dataframe

import numpy as np
import 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裡的0值都變成nan瞭。
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[['上行業務量GB']] = c

最後，將df寫入新的csv裡

df.to_csv('補充缺失值後的長期數據.csv')

完整代碼如下

"""
Created on Sun Jan 10 18:05:56 2021

@author: Administrator
"""
import numpy as np
import pandas as pd


# 打開文件
FileName= '長期編號.csv'
df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8')

c = df[['上行業務量GB']]  #選擇表格中的'4'列，返回的是DataFrame屬性

c[c==0]=np.nan

d[d==0]=np.nan

df[['上行業務量GB']] = c
df.to_csv('補充缺失值後的長期數據.csv')

到此這篇關於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瞭,更多相關python csv的0值數據轉化為nan缺失值內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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