用到這個語句。
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
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 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缺失值內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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