我正在使用 pandas 库来读取一些 CSV 数据。在我的数据中，某些列包含字符串。字符串 "nan" 是一个可能的值，空字符串也是如此。我设法让 Pandas 将“nan”读取为字符串，但我不知道如何让它不将空值读取为 NaN。这是示例数据和输出
One,Two,Three
a,1,one
b,2,two
,3,three
d,4,nan
e,5,five
nan,6,
g,7,seven
>>> pandas.read_csv('test.csv', na_values={'One': [], "Three": []})
One Two Three
0 a 1 one
1 b 2 two
2 NaN 3 three
3 d 4 nan
4 e 5 five
5 nan 6 NaN
6 g 7 seven
它正确地将“nan”读取为字符串“nan”，但仍将空单元格读取为 NaN。我尝试将 converters 参数中的 str 传递给 read_csv (使用 converters={'One': str}))，但它仍将空单元格读取为 NaN。
我意识到我可以在读取后使用 fillna 填充值，但是真的没有办法告诉 pandas 特定 CSV 列中的空单元格应该被读取为空字符串而不是 NaN？
最佳答案
阅读其他答案和评论后，我仍然感到困惑。但现在答案似乎更简单了，所以你开始吧。
自 Pandas 0.9 版(自 2012 年起)以来，您可以通过简单地设置 keep_default_na=False 来读取将空单元格解释为空字符串的 csv:
pd.read_csv('test.csv', keep_default_na=False)
这个问题在
中有更清楚的解释这是在 2012 年 8 月 19 日针对 Pandas 0.9 版修复的
关于python - 获取 pandas.read_csv 以将空值读取为空字符串而不是 nan，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10867028/