CSV-файл с NaN, чтобы очистить ничего внутри

Question

CSV-файл с NaN, чтобы очистить ничего внутри

1

Есть ли способ изменить все NaN на пустые, как это

Я попробовал это:

data = pd.read_csv('iso_country_continent.csv', keep_default_na=False,  na_values=[' '])

токовый выход:

 Unnamed: 0 geo_country        country continent
160         160          MX         Mexico       N_A
161         161          MY       Malaysia        AS
162         162          MZ     Mozambique        AF
163         163         Nan         Namibia        AF
164         164          NC  New Caledonia        OC
165         165          NE          Niger        AF

Ожидаемый результат:

 Unnamed: 0 geo_country        country continent
160         160          MX         Mexico       N_A
161         161          MY       Malaysia        AS
162         162          MZ     Mozambique        AF
163         163                    Namibia        AF
164         164          NC  New Caledonia        OC
165         165          NE          Niger        AF

Но я получаю ошибку, как

AttributeError: объект 'NoneType' не имеет атрибута 'find'

JJson 24 авг. 2018, в 09:25

Источник

0

Если проверить значения с Na в каком-то редакторе, например notepad++ есть пустые значения? Или Naan ?
jezrael 24 авг. 2018, в 07:33

Теги:

python

pandas

csv

1 ответ

Ещё вопросы

Если проверить значения с Na в каком-то редакторе, например notepad++ есть пустые значения? Или Naan ?

jezrael · Answer 1 · 2018-08-24T05-09-00.000Z

Если записывать значения NaN в файл в pandas, они преобразуются в пустые строки.

Поэтому, кажется, ваши значения не пропускают значения, а строки.

Поэтому нужны параметры keep_default_na=False, na_values=['Naan'] для преобразования их в NaN а затем:

data = data.fillna('')

Или replace:

data = pd.read_csv('iso_country_continent.csv')
data = data.replace({'Naan':''})

Но если пустые значения в csv требуют параметра keep_default_na=False, но значения не преобразуются в NaN.

Или укажите значения для преобразования по keep_default_na=False, na_values=['NaN']