홈>2020-02-01 01:29

python - 팬더 CSV로 저장할 때 NaN 값의 형식 변경

df로 작업하고 numpy를 사용하여 공백 (또는``) 설정을 포함하여 데이터를 NaN으로 변환합니다. 그러나 df를 csv에 쓸 때 출력에는 NULL이 아닌 'nan'문자열이 포함됩니다.

둘러 보았지만 실행 가능한 솔루션을 찾을 수 없습니다. 기본적인 문제는 다음과 같습니다.

df
index x    y   z
0     1   NaN  2
1     NaN  3   4

CSV 출력 :

index x    y   z
0     1   nan  2
1     nan  3   4

'nan'을 NULL로 설정하기 위해 몇 가지 시도를했지만 csv 출력은 NULL이 아닌 'blank'가됩니다.

dfDemographics = dfDemographics.replace('nan', np.NaN)
dfDemographics.replace(r'\s+( +\.)|#', np.nan, regex=True).replace('', 
np.nan)
dfDemographics = dfDemographics.replace('nan', '')  # of course, this wouldn't work, but tried it anyway.

도움을 주시면 감사하겠습니다.

답변 # 1
구조에 대한 팬더, na_rep 사용 NaN에 대한 자신의 표현을 고치기 위해.
```
df.to_csv('file.csv', na_rep='NULL')
```
file.csv
```
,index,x,y,z
0,0,1.0,NULL,2
1,1,NULL,3.0,4
```

답변 # 2
df.replace를 사용하면 도움이 될 수 있습니다-
```
df = df.replace(np.nan, '', regex=True)
df.to_csv("df.csv", index=False)
```
(이것은 모든 null 값을 ''즉 빈 문자열로 설정합니다.)

답변 # 3

@coldspeed 사용자는 pd.DataFrame을 저장할 때 nan 값을 NULL로 바꾸는 방법을 보여줍니다. 데이터 분석을 위해 pd.DataFrame의 "NULL"값을 np.NaN 값으로 바꾸려는 경우 다음 코드가 수행됩니다.

import numpy as np, pandas as pd
# replace NULL values with np.nan
colNames = mydf.columns.tolist()
dfVals = mydf.values
matSyb = mydf.isnull().values
dfVals[matSyb] = np.NAN
mydf = pd.DataFrame(dfVals, columns=colNames)    
#np.nansum(mydf.values, axis=0 )
#np.nansum(dfVals, axis=0 )

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python - 팬더 CSV로 저장할 때 NaN 값의 형식 변경

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