如何在从 pandas 数据帧保存 SPSS 系统（sav）文件时将系统缺失值从 nan 重新编码为空 space？

Question

我使用 savReaderWriter 模块从 python pandas 数据帧保存一个 SPSS 文件，代码如下：

import savReaderWriter as srw
savFileName = 'Outfile name.sav'

records = map(list, df.values)

varNames = list(df.columns)
varTypes = {}

for n, values in enumerate(records[0]):
  varName = varNames[n]
  if df.dtypes[n] == 'float64':
      varTypes[varName] = 0
  else:
      varTypes[varName] = 255

with srw.SavWriter(savFileName, varNames, varTypes, ioUtf8=True) as writer:
    writer.writerows(records)

问题是 SPSS 文件中的空字符串变量具有 "nan" 值。在文档中，savWriter 的默认选项是 missingValues=None，但将 "None" 更改为 '' 或任何其他字符串都不起作用。使用空字符串而不是 nan 的解决方案是什么？

非常感谢您

Answer 1

我想如果您想将 "nan" 值表示为空字符串，最好的方法是在源 df

中替换它们

df.fillna('')

然后保存。

P.S。但请注意 SPSS 处理缺失数据的方法。这些设置在文件的 header.

中

如何在从 pandas 数据帧保存 SPSS 系统（sav）文件时将系统缺失值从 nan 重新编码为空 space？

How to recode SYSTEM missing values from nan to empty space while saving SPSS system (sav) files from pandas dataframe?

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