pandas快速處理Excel,替換Nan,轉(zhuǎn)字典的操作
pandas讀取Excel
import pandas as pd # 參數(shù)1：文件路徑，參數(shù)2：sheet名 pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')
刪除指定列
# 通過列名刪除指定列 pf.drop(['序號', '替代', '簽名'], axis=1, inplace=True)
替換列名
# 舊列名 新列名對照
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',
# 沒有列名的情況
'Unnamed: 10': 'newname_6',
}
new_fields = list(columns_map.values())
pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)
pf = pf[new_fields]
替換 Nan
通常使用
pf.fillna('新值')
替換表格中的空值，（Nan）。
但是，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn) fillna() 會(huì)有不好使的時(shí)候，記得加上 inplace=True
# 加上 inplace=True 表示修改原對象
pf.fillna('新值', inplace=True)
官方對 inplace 的解釋
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).
全列輸出不隱藏
你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，輸出表格的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)隱藏中間列的情況，只輸出首列和尾列，中間用 … 替代。
加上下面的這句話，再打印的話，就會(huì)全列打印。
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(pf)
將Excel轉(zhuǎn)換為字典
pf_dict = pf.to_dict(orient='records')
全部代碼
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',
# 沒有列名的情況
'Unnamed: 10': 'newname_6',
}
new_fields = list(columns_map.values())
pf.drop(['序號', '替代', '簽名'], 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')
補(bǔ)充：python pandas replace 0替換成nan，bfill/ffill
0替換成nan
一般情況下，0 替換成nan會(huì)寫成
df.replace(0, None, inplace=True)
然而替換不了，應(yīng)該是這樣的
df.replace(0, np.nan, inplace=True)
nan替換成前值后值
df.ffill(axis=0) # 用前一個(gè)值替換 df.bfill(axis=0) # 用后一個(gè)值替換
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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