Pandas 读取 csv 替换 #DIV/0！和#VALUE！与 NaN
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【中文标题】Pandas 读取 csv 替换 #DIV/0！和#VALUE！与 NaN【英文标题】：Pandas read csv replacing #DIV/0! and #VALUE! with NaN 【发布时间】：2015-03-18 13:25:46 【问题描述】：我是 Pandas for Python 的新手，正忙于阅读 csv 文件。不幸的是，Excel 文件中有一些带有#VALUE 的单元格！和#DIV/0！在他们之中。我无法在 Excel 中解决此问题，因为数据是从其他工作表中提取的。 Pandas 将这些列变成objects 而不是numpy64，所以我无法从中绘制。我想替换#VALUE！和#DIV/0！ Pandas 中带有 NaN 条目的字符串，但是我找不到如何执行此操作。我尝试了以下方法（我的代码运行，但没有任何改变）：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('2013AllData.csv')
df.replace('#DIV/0!', np.nan)
【问题讨论】：
【参考方案1】：而不是加载后替换，只需在读取 csv 时设置参数 na_values，它会在创建 df 时将它们转换为 NaN 值：
df = pd.read_csv('2013AllData.csv', na_values=['#VALUE!', '#DIV/0!'])
查看文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html#pandas.read_csv
【讨论】：
如果想反其道而行之 - 知道 excel 中哪里有错误并让开发人员知道？有办法处理吗？以上是关于Pandas 读取 csv 替换 #DIV/0！和#VALUE！与 NaN的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Python Pandas read_excel dtype str 在读取或通过 to_csv 写入时将 nan 替换为空白 ('')