用到這個(gè)語句。

c[c==0]=np.nan

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(yè)務(wù)量GB”df是整個(gè)csv文件的數(shù)據(jù)，他的類型是dataframe

import numpy as npimport pandas as pd# 打開文件FileName= ’長期編號(hào).csv’df = pd.read_csv(FileName, encoding=’utf-8’)c = df[[’上行業(yè)務(wù)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

df[[’上行業(yè)務(wù)量GB’]] = c

最后，將df寫入新的csv里

df.to_csv(’補(bǔ)充缺失值后的長期數(shù)據(jù).csv’)

完整代碼如下

'''Created on Sun Jan 10 18:05:56 2021@author: Administrator'''import numpy as npimport pandas as pd# 打開文件FileName= ’長期編號(hào).csv’df = pd.read_csv(FileName, encoding=’utf-8’)c = df[[’上行業(yè)務(wù)量GB’]] #選擇表格中的’4’列，返回的是DataFrame屬性c[c==0]=np.nand[d==0]=np.nandf[[’上行業(yè)務(wù)量GB’]] = cdf.to_csv(’補(bǔ)充缺失值后的長期數(shù)據(jù).csv’)

到此這篇關(guān)于python用dataframe將csv中的0值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為nan缺失值字樣的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python csv的0值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為nan缺失值內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！