Pandas 读取 csv 替换 #DIV/0！和#VALUE！与南

Question

我是 Pandas Python 的新手，正在忙着阅读 csv 文件。不幸的是，Excel 文件中有一些单元格带有#VALUE！和#DIV/0！在他们中。我无法在 Excel 中修复此问题，因为数据是从其他工作表中提取的。 Pandas 将这些列变成 objects 而不是 numpy64，所以我无法从中绘制。我想替换#VALUE！和#DIV/0！ Pandas 中带有 NaN 条目的字符串，但是我找不到如何执行此操作。我尝试了以下方法（我的代码运行了，但没有任何改变）：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('2013AllData.csv')
df.replace('#DIV/0!', np.nan)

Answer 1

与其在加载后进行替换，不如在读取 csv 时设置参数 na_values，它会在创建 df 时将它们转换为 NaN 值：

df = pd.read_csv('2013AllData.csv', na_values=['#VALUE!', '#DIV/0!'])

查看文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html#pandas.read_csv

Pandas 读取 csv 替换 #DIV/0！和#VALUE！与南

Pandas read csv replacing #DIV/0! and #VALUE! with NaN

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