使用pandas的dataframe清理excel里面空值

Python3

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel('myData.xls', sheet_name='Sheet1')
print(df)
df1 = df.replace(np.nan, '', regex=True)
print(df1)

DataFrame

replate

DataFrame这是一个pandas的概念，能够简单理解成一个表格。在print(df)会看到有些数据为NaN，须要清洗掉这个部分数据，须要pandas结合numpy一块儿使用，关键代码以下：

df1 = df.replace(np.nan, '', regex=True)

把DataFrame里面数据为NaN的替换成空字符串的数据。

dropnp

df1 = df.dropna()

dropna方法，能够直接删除一行包含无效数据（NAN）的数据。

总结

这里主要了解pandas里面的DataFrame的概念，以及怎么样结合numpy进行数据预处理。还涉及到了pandas读取excel文件的使用。

参考：

Pandas Replace NaN with blank/empty string