Python Pandas read_excel无法识别空单元格

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能，可以帮助开发人员轻松地处理和分析数据。

在使用Pandas的read_excel函数时，如果遇到无法识别空单元格的情况，可以通过设置参数来解决这个问题。read_excel函数的参数中有一个叫做na_values的参数，可以用来指定要识别为空值的值。

例如，如果空单元格中的值是空字符串或者NaN，可以将na_values参数设置为这些值，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['', 'NaN'])

在上述代码中，我们将空字符串和NaN都指定为要识别为空值的值。这样，在读取Excel文件时，Pandas会将这些值识别为空值，并将其转换为NaN。

除了设置na_values参数，还可以使用其他参数来处理空单元格的情况。例如，可以使用skip_blank_lines参数来跳过空行，或者使用keep_default_na参数来保留默认的空值表示方式。

总结起来，当Python Pandas的read_excel函数无法识别空单元格时，可以通过设置na_values参数来指定要识别为空值的值，从而解决这个问题。

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