pandas中read_csv的缺失值处理方式
更新时间：2019年12月19日 09:30:26 作者：dzysunshine
今天小编就为大家分享一篇pandas中read_csv的缺失值处理方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
今天遇到的问题是，要将一份csv数据读入dataframe，但某些列中含有NA值。对于这些列来说，NA应该作为一个有意义的level，而不是缺失值，但read_csv函数会自动将类似的缺失值理解为缺失值并变为NaN。
看pandas文档中read_csv函数中这两个参数的描述，默认会将'-1.#IND', ‘1.#QNAN', ‘1.#IND', ‘-1.#QNAN', ‘#N/A N/A','#N/A', ‘N/A', ‘NA', ‘#NA', ‘NULL', ‘NaN', ‘-NaN', ‘nan', ‘-nan', ''转换为NaN，且na_values参数还支持定义另外的应处理为缺失值的值。
值得注意的是keep_default_na参数，这个参数的作用是决定要不要保留默认应该转换的缺失值列表，将这个参数设为False之后同时不定义na_values参数，就可以在读取文件时不将任何值转换为缺失值NaN。
例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv', keep_default_na=False)
以上这篇pandas中read_csv的缺失值处理方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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