通過熊貓read_excel（）處理Excel中的空值

Question

我在Pandas github repo中評論了一個已關閉的問題：

在Excel中將空值視為nan還有另一個副作用：整數將轉換為float。 在該列上的后續操作將再次產生其他效果。

同樣， read_excel()不支持轉換器中函數提供的空值處理：

我有一個包含以下數據的Excel文件temp.xlsx ：

Key3列中的值周圍有空格。

Key1,Key2,Key3,Key4
0,11,  Apple  ,1.12
1,12,,1.02
2,13,  Orange,
3,  ,Banana  ,0.01

這是代碼：

import numpy as np
import pandas as pd

def handle_string(value):
    return value.replace(' ', '')

def handle_integer(value):
    if value == '':
        return 0
    else:
        int(value)

def handle_float(value):
    if value == '':
        return 0.0
    else:
        float(value)

df = pd.read_excel(
        'temp.xlsx',
)
print(df)
print(f"type(df.loc[3,'Key2']) = {type(df.loc[3,'Key2'])}")
print(f"type(df.loc[1,'Key3']) = {type(df.loc[1,'Key3'])}")
print(f"type(df.loc[2,'Key4']) = {type(df.loc[2,'Key4'])}")

print('')

df = pd.read_excel(
        'temp.xlsx',
        converters={\
            'Key1' : handle_integer,
            'Key2' : handle_integer,
            'Key3' : handle_string,
            'Key4' : handle_float,
        }
)
print(df)
print(f"type(df.loc[3,'Key2']) = {type(df.loc[3,'Key2'])}")
print(f"type(df.loc[1,'Key3']) = {type(df.loc[1,'Key3'])}")
print(f"type(df.loc[2,'Key4']) = {type(df.loc[2,'Key4'])}")

輸出：

   Key1  Key2        Key3  Key4
0     0  11.0     Apple    1.12
1     1  12.0         NaN  1.02
2     2  13.0    Orange     NaN
3     3   NaN    Banana    0.01
type(df.loc[3,'Key2']) = <class 'numpy.float64'>
type(df.loc[1,'Key3']) = <class 'float'>
type(df.loc[2,'Key4']) = <class 'numpy.float64'>

   Key1  Key2    Key3  Key4
0  None   NaN   Apple   NaN
1  None   NaN     NaN   NaN
2  None   NaN  Orange   0.0
3  None   0.0  Banana   NaN
type(df.loc[3,'Key2']) = <class 'numpy.float64'>
type(df.loc[1,'Key3']) = <class 'float'>
type(df.loc[2,'Key4']) = <class 'numpy.float64'>

dtype參數的優先級低於converters 。

Answer 1

我可能是錯的，但在我看來問題似乎與這些函數的返回值有關。 在兩個地方，您顯然沒有打算返回None 。 見下文：

def handle_string(value):
    return value.replace(' ', '')

def handle_integer(value):
    if value == '':
        return 0
    else:
        int(value) # Returns none!!!

def handle_float(value):
    if value == '':
        return 0.0
    else:
        float(value) # Returns none!!!