python如何使用dataframe將csv中的0值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為nan缺失值字樣

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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 np
import 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 np
import 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

d[d==0]=np.nan

df[['上行業(yè)務(wù)量GB']] = c
df.to_csv('補(bǔ)充缺失值后的長期數(shù)據(jù).csv')

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