pandas快速处理Excel,替换Nan,转字典的操作
更新时间:2021年3月27日 15:00 点击:2134
pandas读取Excel
import pandas as pd # 参数1:文件路径,参数2:sheet名 pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')
删除指定列
# 通过列名删除指定列 pf.drop(['序号', '替代', '签名'], axis=1, inplace=True)
替换列名
# 旧列名 新列名对照 columns_map = { '列名1': 'newname_1', '列名2': 'newname_2', '列名3': 'newname_3', '列名4': 'newname_4', '列名5': 'newname_5', # 没有列名的情况 'Unnamed: 10': 'newname_6', } new_fields = list(columns_map.values()) pf.rename(columns=columns_map, inplace=True) pf = pf[new_fields]
替换 Nan
通常使用
pf.fillna('新值')
替换表格中的空值,(Nan)。
但是,你可能会发现 fillna() 会有不好使的时候,记得加上 inplace=True
# 加上 inplace=True 表示修改原对象 pf.fillna('新值', inplace=True)
官方对 inplace 的解释
inplace : boolean, default False
If True, fill in place. Note: this will modify any other views on this object, (e.g. a no-copy slice for a column in a DataFrame).
全列输出不隐藏
你可能会发现,输出表格的时候会出现隐藏中间列的情况,只输出首列和尾列,中间用 … 替代。
加上下面的这句话,再打印的话,就会全列打印。
pd.set_option('display.max_columns', None) print(pf)
将Excel转换为字典
pf_dict = pf.to_dict(orient='records')
全部代码
import pandas as pd pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1') columns_map = { '列名1': 'newname_1', '列名2': 'newname_2', '列名3': 'newname_3', '列名4': 'newname_4', '列名5': 'newname_5', # 没有列名的情况 'Unnamed: 10': 'newname_6', } new_fields = list(columns_map.values()) pf.drop(['序号', '替代', '签名'], axis=1, inplace=True) pf.rename(columns=columns_map, inplace=True) pf = pf[new_fields] pf.fillna('Unknown', inplace=True) # pd.set_option('display.max_columns', None) # print(smt) pf_dict = pf.to_dict(orient='records')
补充:python pandas replace 0替换成nan,bfill/ffill
0替换成nan
一般情况下,0 替换成nan会写成
df.replace(0, None, inplace=True)
然而替换不了,应该是这样的
df.replace(0, np.nan, inplace=True)
nan替换成前值后值
df.ffill(axis=0) # 用前一个值替换 df.bfill(axis=0) # 用后一个值替换
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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