pandas快速处理Excel,替换Nan,转字典的操作

import pandas as pd
# 参数1：文件路径，参数2：sheet名
pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')

# 通过列名删除指定列
pf.drop(['序号', '替代', '签名'], axis=1, inplace=True)

# 旧列名 新列名对照
columns_map = {
    '列名1': 'newname_1',
    '列名2': 'newname_2',
    '列名3': 'newname_3',
    '列名4': 'newname_4',
    '列名5': 'newname_5',
    # 没有列名的情况
    'Unnamed: 10': 'newname_6',
}
new_fields = list(columns_map.values())
pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)
pf = pf[new_fields]

pf.fillna('新值')

# 加上 inplace=True 表示修改原对象
pf.fillna('新值', inplace=True)

pd.set_option('display.max_columns', None)
print(pf)

pf_dict = pf.to_dict(orient='records')

import pandas as pd
pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')
columns_map = {
    '列名1': 'newname_1',
    '列名2': 'newname_2',
    '列名3': 'newname_3',
    '列名4': 'newname_4',
    '列名5': 'newname_5',
    # 没有列名的情况
    'Unnamed: 10': 'newname_6',
}
new_fields = list(columns_map.values())
pf.drop(['序号', '替代', '签名'], axis=1, inplace=True)
pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)
pf = pf[new_fields]
pf.fillna('Unknown', inplace=True)
# pd.set_option('display.max_columns', None)
# print(smt)
pf_dict = pf.to_dict(orient='records')

df.replace(0, None, inplace=True)

df.replace(0, np.nan, inplace=True)

df.ffill(axis=0) # 用前一个值替换
df.bfill(axis=0) # 用后一个值替换