所要读取表格内的数据:
代码:
id sd
0 0.0 1
1 NaN 1
2 1.0 1
3 1.0 1
由输出可知当代码为空白时输出为Nan。
当读取文件只有一列内容时,空白格会被自动删除不算作一行。
所要读取表格内的数据:
代码:
id sd
0 0.0 1
1 NaN 1
2 1.0 1
3 1.0 1
由输出可知当代码为空白时输出为Nan。
当读取文件只有一列内容时,空白格会被自动删除不算作一行。
上一篇:pd.melt解释
研究了2天缺失数据的处理方法,今天给大家写一个比较全面的总结:在pandas中,缺失数据由两个值表示:None:None是Python单例对象,通常在Python代码中表示缺失数据。NaN:NaN(非数字【not a number】的缩写),是使用标准IEEE浮点表示法的所有系统都能识别的特殊浮点类型的值。在pandas中缺失数据的表示上,这两者基本上可以互换。常见的缺失处理方法如下,今天我们一个
python处理csv文件里的空值_python处理csv中的空值方法
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