使用pandas导入xlsx :获取NAN的返回值

使用pandas导入xlsx文件时，可以使用read_excel()函数来读取文件并将其转换为DataFrame对象。在读取xlsx文件时，可以通过设置na_values参数来指定将哪些值视为缺失值（NaN）。

以下是完善且全面的答案：

pandas是一种基于Python的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。pandas支持导入和导出多种数据格式，包括xlsx文件。

要使用pandas导入xlsx文件，首先需要安装pandas库。可以使用以下命令来安装pandas：

pip install pandas

安装完成后，可以使用以下代码来导入xlsx文件并获取缺失值的返回值：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件并将其转换为DataFrame对象
df = pd.read_excel('filename.xlsx', na_values=['NAN'])

# 获取缺失值的返回值
nan_values = df.isnull().sum().sum()

print("缺失值的返回值：", nan_values)

在上述代码中，read_excel()函数用于读取xlsx文件，并通过na_values参数将"NAN"指定为缺失值。然后，使用isnull()函数和sum()函数来计算DataFrame中的缺失值数量，并使用sum()函数再次对缺失值数量进行求和，得到缺失值的返回值。

这样，我们就可以通过以上代码来导入xlsx文件并获取缺失值的返回值。

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