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Pandas.read_excel:字符串列中的空格转换为浮点数,通过str()转换将生成字符串“Nan”

Pandas.read_excel是Pandas库中的一个函数,用于从Excel文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。在读取Excel文件时,有时会遇到字符串列中包含空格的情况,而我们希望将这些空格转换为浮点数。为了实现这个目标,我们可以使用Pandas库中的str()方法将空格转换为字符串"Nan"。

具体步骤如下:

  1. 使用Pandas库中的read_excel函数读取Excel文件,并将数据存储在一个DataFrame对象中。
  2. 选择需要进行空格转换的字符串列。
  3. 使用DataFrame对象的str.replace()方法,将空格替换为字符串"Nan"。
  4. 使用DataFrame对象的astype()方法,将字符串列转换为浮点数类型。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取Excel文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 选择需要进行空格转换的字符串列
column_name = 'column_name'  # 替换为实际的列名

# 将空格替换为字符串"Nan"
df[column_name] = df[column_name].str.replace(' ', 'Nan')

# 将字符串列转换为浮点数类型
df[column_name] = df[column_name].astype(float)

这样,字符串列中的空格就被成功转换为浮点数了。

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