快捷導(dǎo)航

pandas快速處理Excel,替換Nan,轉(zhuǎn)字典的操作

更新時(shí)間：2021年03月27日 09:59:25 作者：安心寫(xiě)bug

這篇文章主要介紹了pandas快速處理Excel,替換Nan,轉(zhuǎn)字典的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

pandas讀取Excel

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

刪除指定列

# 通過(guò)列名刪除指定列
pf.drop(['序號(hào)', '替代', '簽名'], axis=1, inplace=True)

替換列名

# 舊列名 新列名對(duì)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',
    # 沒(méi)有列名的情況
    'Unnamed: 10': 'newname_6',
}
new_fields = list(columns_map.values())
pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)
pf = pf[new_fields]

替換 Nan

通常使用

pf.fillna('新值')

替換表格中的空值，（Nan）。

但是，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn) fillna() 會(huì)有不好使的時(shí)候，記得加上 inplace=True

# 加上 inplace=True 表示修改原對(duì)象
pf.fillna('新值', inplace=True)

官方對(duì) inplace 的解釋

inplace : boolean, default False

If True, fill in place. Note: this will modify any other views on this object, (e.g. a no-copy slice for a column in a DataFrame).

全列輸出不隱藏

你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，輸出表格的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)隱藏中間列的情況，只輸出首列和尾列，中間用 … 替代。

加上下面的這句話(huà)，再打印的話(huà)，就會(huì)全列打印。

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

將Excel轉(zhuǎn)換為字典

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

全部代碼

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',
    # 沒(méi)有列名的情況
    'Unnamed: 10': 'newname_6',
}
new_fields = list(columns_map.values())
pf.drop(['序號(hào)', '替代', '簽名'], 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')

補(bǔ)充：python pandas replace 0替換成nan，bfill/ffill

0替換成nan

一般情況下，0 替換成nan會(huì)寫(xiě)成

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

然而替換不了，應(yīng)該是這樣的

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

nan替換成前值后值

df.ffill(axis=0) # 用前一個(gè)值替換
df.bfill(axis=0) # 用后一個(gè)值替換

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

您可能感興趣的文章:

相關(guān)文章

Python使用configparser讀取ini配置文件
這篇文章主要介紹了Python使用configparser讀取ini配置文件,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
2020-05-05
python實(shí)現(xiàn)音樂(lè)播放器 python實(shí)現(xiàn)花框音樂(lè)盒子
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)音樂(lè)播放器，實(shí)現(xiàn)花框音樂(lè)盒子，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
2020-02-02
詳解解Django 多對(duì)多表關(guān)系的三種創(chuàng)建方式
本文主要介紹了詳解解Django 多對(duì)多表關(guān)系的三種創(chuàng)建方式，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
2021-08-08
Python實(shí)現(xiàn)PDF到Word文檔的高效轉(zhuǎn)換
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python編程語(yǔ)言,結(jié)合庫(kù)和工具,將PDF文件轉(zhuǎn)換為可編輯的Word文檔,使文檔的編輯變得方便高效,需要的可以參考下
2024-01-01
python版本的仿windows計(jì)劃任務(wù)工具
這篇文章主要介紹了python版本的仿windows計(jì)劃任務(wù)工具,計(jì)劃任務(wù)工具根據(jù)自己設(shè)定的具體時(shí)間，頻率，命令等屬性來(lái)規(guī)定所要執(zhí)行的計(jì)劃,當(dāng)然功能不是很全大家可以補(bǔ)充
2018-04-04
Python遍歷目錄中的所有文件的方法
Pyhton中我們一般使用os.walk生成器來(lái)獲取文件夾中的所有文件,這里我們就來(lái)詳細(xì)看一下Python遍歷目錄中的所有文件的方法,包括一個(gè)進(jìn)階的利用fnmatch模塊進(jìn)行匹配的方法:
2016-07-07
python spyder中讀取txt為圖片的方法
下面小編就為大家分享一篇python spyder中讀取txt為圖片的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
2018-04-04
Python Pygame實(shí)戰(zhàn)之超級(jí)炸彈人游戲的實(shí)現(xiàn)
如今的玩家們?cè)跓o(wú)聊的時(shí)候會(huì)玩些什么游戲呢？王者還是吃雞是最多的選擇。但在80、90年代的時(shí)候多是一些很簡(jiǎn)單的游戲：《超級(jí)瑪麗》、《魂斗羅》等。本文將利用Pygame制作另一個(gè)經(jīng)典游戲—炸彈人，感興趣的可以了解一下
2022-03-03
使用Python+Flask開(kāi)發(fā)博客項(xiàng)目并實(shí)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)穿透
Flask是一個(gè)使用python編寫(xiě)的輕量級(jí)Web框架，這篇文章我們將使用這個(gè)框架編寫(xiě)一個(gè)屬于自己的博客網(wǎng)站！并教你如何通過(guò)使用內(nèi)網(wǎng)穿透工具處理項(xiàng)目，讓本地的項(xiàng)目可以在公網(wǎng)訪問(wèn)，感興趣的可以了解一下
2021-11-11
基于pandas中expand的作用詳解
今天小編就為大家分享一篇基于pandas中expand的作用詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
2019-12-12