Python/Pandas - 将空单元格写入 csv 文件(而不是零)

Question

在 Windows 10 上运行 Python 3.8.1(64 位)。

我有一个包含两列的 csv 文件。第一列每行都没有数值(=具有值的单元格之间的空单元格)，第二列每行都有数值。

column_1 column_2
         200
13       201
         202
         203
         204
         205
129      206
16       207
         208

我用 Pandas 读取了 csv 文件(如上所示):

df = pd.read_csv("old.csv")

我对 Pandas 数据框进行了修改，并使用没有索引列的 Pandas 写入新的 csv 文件。

df.to_csv("new.csv", sep=',', encoding='utf-8', index=False)

结果是一个 csv 文件，其中原始空单元格用零代替。

column_1,column_2
0,200
13,201
0,202
0,203
0,204
0,205
129,206
16,207
0,208

我的问题:如何修改我的脚本以在 csv 文件中写入空单元格而不是零 (0)(即，column_2 值为 200、202、203、204、205 和 208 的行)？

Answer 1

您可以通过Series.mask将0设置为缺失值，对于整数，将输出转换为Int64 ，在 pandas 0.24+ 中工作:

df = pd.DataFrame({'column_1': [0, 13, 0, 0, 0, 0, 129, 16, 0],
                   'column_2': [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208]})
print (df)
   column_1  column_2
0         0       200
1        13       201
2         0       202
3         0       203
4         0       204
5         0       205
6       129       206
7        16       207
8         0       208

df['column_1'] = df['column_1'].mask(df['column_1'].eq(0)).astype('Int64')
print (df)
   column_1  column_2
0       NaN       200
1        13       201
2       NaN       202
3       NaN       203
4       NaN       204
5       NaN       205
6       129       206
7        16       207
8       NaN       208

---

df.to_csv("new.csv", sep=',', encoding='utf-8', index=False)

column_1,column_2
,200
13,201
,202
,203
,204
,205
129,206
16,207
,208

另一个想法是替换空字符串:

df['column_1'] = df['column_1'].mask(df['column_1'].eq(0), '')
print (df)
  column_1  column_2
0                200
1       13       201
2                202
3                203
4                204
5                205
6      129       206
7       16       207
8                208

df.to_csv("new.csv", sep=',', encoding='utf-8', index=False)

column_1,column_2
,200
13,201
,202
,203
,204
,205
129,206
16,207
,208