使用正则表达式时,Pandas read_csv将NaN读取为""。
在Pandas中,read_csv函数用于从CSV文件中读取数据并创建DataFrame对象。当CSV文件中存在缺失值时,read_csv默认将其读取为NaN(Not a Number)。
正则表达式(Regular Expression)是一种用于匹配、查找和操作文本的强大工具。在Pandas中,可以通过指定正则表达式来自定义缺失值的表示方式。
如果想要将NaN读取为""(空字符串),可以使用read_csv函数的参数na_values来指定将哪些值视为缺失值。具体操作如下:
import pandas as pd
# 读取CSV文件,并将NaN读取为""
df = pd.read_csv('data.csv', na_values='')
# 打印DataFrame
print(df)
在上述代码中,我们通过将na_values参数设置为'',将空字符串视为缺失值,并将其读取为NaN。这样,Pandas read_csv函数就会将NaN读取为""。
需要注意的是,正则表达式在匹配和替换文本时非常强大,可以根据具体需求进行灵活运用。在使用正则表达式时,建议先进行测试和验证,确保得到正确的结果。
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