在DataFrane.to_csv中,我成功地写入了csv文件,并移除了
这里是我的目标。
nan
值。df = df.replace('None','')
df = df.replace('nan','')
但我的问题是,使用此方法会将所有NaN值替换为引号:''
是否可以根据类型替换NaN值?
if the nan dataframe == int dont add qoutes
if str set to ''
if float set to 0.0
我尝试了这段代码,但失败了。
df['myStringColumn'].replace('None', '')
编辑:这是我拥有的样本数据框
aTest Vendor name price qty
0 y NewVend 21.20 nan
1 y OldMakes 11.20 3
2 nan nan sample 9.20 1
3 n nan make nan 0
这里是我的目标。
'y','NewVend','',21.20,,
'y','OldMakes','',11.20,3,
'','','sample',9.20,1,
'n','','make',0.0,0,
以下是完整脚本:
dtype_dic= {'price': float, 'qty': float}
df = pd.read_excel(os.path.join(sys.path[0], d.get('csv')), dtype=str)
for col, col_type in dtype_dic.items():
df[col] = df[col].astype(col_type)
df = df.replace('None','')
df = df.replace('nan','')
df.to_csv('test.csv', index=False, header=False, quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
df.column1.str.replace('None','')
- mad_''
,甚至是整数和浮点数。 - Led