Pandas读取CSV文件并替换缺失值为空字符串

Pandas读取CSV文件并替换缺失值为空字符串

在Python中使用Pandas进行数据分析时，经常会使用read_csv函数来读取CSV文件。然而，在读取文件时遇到缺失值(NA)的情况经常会带来麻烦和错误。本文将介绍如何使用keep_default_na参数来设置缺失值替换为空字符串。

在使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件时，我们可以通过参数na_values来指定哪些值应该被视为缺失值。默认情况下，这些值是’na’、‘NA’、‘nan’、‘NaN’、‘’。当函数读取文件时，它会将这些值转换为pandas.NA对象，表示缺失值。

如果我们希望缺失值被替换为空字符串而不是pandas.NA对象，我们可以使用keep_default_na参数。该参数的默认值为True，表示按照上述方式处理缺失值；如果将其设置为False，缺失值将被替换为空字符串。

下面是一个示例代码，演示如何使用keep_default_na参数将缺失值替换为空字符串：

在上述例子中，我们首先使用read_csv函数读取CSV文件，将’NA’值视为缺失值。然后，使用fillna函数将NaN值替换为空字符串，并将replace参数设置为True以在原数据帧上进行替换。

通过这种方式，我们可以轻松地处理CSV文件中的缺失值，并将它们替换为方便分析的空字符串。