博客

下面我来为您详细讲解“pandas转换成行列表进行读取与Nan处理的方法”的完整攻略。

1.　创建pandas数据

首先，我们需要创建一个pandas数据用于示例。在本例中，我将会利用pandas.DataFrame方法来创建一个名为df的数据框。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None], 'B': [4, None, 6, 7]})

上方代码中，我们创建了一个包含4行2列的数据框，其中有Nan空值。此数据框中的第1列为A，包含值1、2、3、Null；第2列为B，包含值4、Null、6、7。

2.　转换成行列表进行读取

有一种常见的Nan处理方法是将原始数据框转换成行列表进行读取。具体实现方法是：

df = df.stack().reset_index()

上面的代码中，我们使用了stack方法将列转换为行，并使用reset_index方法重新设置行索引，以结束之前两列的多重索引。转换后的数据框如下：

上述表格中，第一列level_0表示原数据框中的索引，第二列level_1表示原数据框中的列名，第三列表示数值。

3.　Nan处理

接下来，我们需要对该数据框进行Nan处理。在本例中，我将使用fillna方法对该数据框中的Nan空值进行填充。代码如下：

df = df.fillna(0)

上述代码中，我们使用了fillna方法将该数据框中的所有Nan空值填充为0。填充后的数据框如下：

上述结果表明，该数据框中所有的Nan空值都已被0填充。

4.　示例说明

接下来，我将展示另一个示例来说明该方法。在下面的示例中，我将创建一个名为df2的DataFrame，其中将A、B和C同时加入到了同一个单元格中，并将df2转换成行列表进行读取和NaN处理。代码如下：

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None], 'B': [4, None, 6, 7], 'C': ['a b c', 'd e', None, 'f']})

df2 = df2.stack().reset_index()
df2 = df2.fillna(0)

上述示例中，在数据框df2中将第三列C中的空值填充为0。然后，使用同样的方法将其转化为行列表，并将其中的Nan空值填充为0。最后转换后的数据框如下：

上述结果表明，df2数据框已被成功转换为行列表，并且其中的所有Nan空值都被0所填充。

希望这篇攻略对您有所帮助！