如何在谷歌BigQuery中创建熊猫数据帧时执行na_values
如何在谷歌BigQuery中创建熊猫数据帧时执行na_values
提问于 2019-05-30 02:35:07
我曾经使用过pd.read_csv(my_csv, na_values=['N/A', '--'])，这样字符串'N/A‘和'--’会被解释为NULL、NaN等。
但如果我使用BigQuery客户端，我不知道如何实现同样的壮举。我读了.to_dataframe()的快速帮助，它“从QueryJob返回一个熊猫DataFrame”，但它似乎没有接受任何额外的参数。
这个是可能的吗？或者我必须进行自己的自定义后处理来跟踪缺少的值？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-30 02:42:34
您可以从下面获得相同的结果：
dataFrame.applymap(lambda x: np.nan if x in ['N/A', '--'] else x)Stack Overflow用户
发布于 2019-05-30 05:47:24
如果您在将结果放入数据帧之前运行某个查询，那么您可以在BigQuery端轻松完成此操作，而不必担心在客户端过滤结果。
像IF(column in ('N\A', '--'), null, column) as column这样的东西应该可以为您做这项工作。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56366643
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