Pandas Dataframe nan 值不替换

Question

尝试替换我的数据框中列为“nan”的值（注意，不是“NaN”）

我读过一个 excel 文件，然后尝试像这样替换 nan 值：

All_items_df = ALL_df[df_items].fillna(' ')

最后我得到一个仍然包含“nan”的输出

All_items_df ['Colour'].head(10)
Out[]: 
7     nan
8     nan
9     nan
10    nan
13    nan
14    nan
15    nan
16    nan
18    nan
19    nan
Name: Colour, dtype: object

使用 isna() 或 isnull().value.all() 检查 nan 值会给我上述值的 False。为什么它不能识别为 nan/na 值？

All_items_df ['Colour'].isnull().head(10)
Out[123]: 
7     False
8     False
9     False
10    False
13    False
14    False
15    False
16    False
18    False
19    False
Name: Minor Feats, dtype: bool

然后我正在写入 csv 文件并将“nan”写入文件，即使指定不写出 nan

All_items_df.to_csv(folderpath + "All_items.csv",encoding="UTF-8", index=False, na_rep='')

Answer 1

您的nan 似乎是字符串，而不是实际上的空值。在继续您计划进行的任何计算之前，您可以使用此代码将 nan 替换为实际的空值：

import numpy as np
df.Colour.replace('nan', np.nan, inplace=True)

示例：

>>> df
  Colour
0    nan
1    nan
2    nan
3   Blue
4    nan

df.Colour.replace('nan', np.nan, inplace=True)
df.fillna('', inplace=True)

>>> df
  Colour
0       
1       
2       
3   Blue
4       

Answer 2

确保您将nan 值读取为NaN。你可以通过pd.read_excel中的参数来做到这一点：

df = pd.read_excel('file.xlsx', na_values=['nan'])

奇怪的是，默认情况下nan 在pd.read_excel 中不被视为NaN 值：

na_values：标量、str、类列表或字典，默认无

识别为 NA/NaN 的附加字符串。如果dict通过，具体 每列 NA 值。默认情况下，解释以下值 作为 NaN：''、'#N/A'、'#N/A N/A'、'#NA'、'-1.#IND'、'-1.#QNAN'、'-NaN'、 ‘-nan’,