python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样

将csv中的0值转化为NaN缺失值，可以通过Python的Pandas库中的DataFrame来实现。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库

首先需要导入Pandas库，如果你没有安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，在Python文件中导入该库：

import pandas as pd

1. 读取csv文件并创建DataFrame对象

通过Pandas的read_csv方法读取csv文件，并创建DataFrame对象。例如，我们有以下的csv文件data.csv：

name,age,score
John,20,75
Mike,19,82
Lucy,0,88
Tom,18,0

可以使用以下代码读取该文件并创建DataFrame对象：

df = pd.read_csv('data.csv')

这样就创建了一个名为df的DataFrame对象。

1. 将0值替换为NaN

可以使用DataFrame的replace方法来将0值替换为NaN。

df.replace(0, float("NaN"),inplace=True)

其中第一个参数是要替换的值，第二个参数是替换成的值。float("NaN")是将字符串NaN转换为浮点数NaN。

这样，所有0值都会被替换为NaN。

1. 保存修改后的DataFrame对象

最后，通过DataFrame的to_csv方法将修改后的DataFrame对象保存为csv文件。例如，我们可以将修改后的df对象保存为新的csv文件data_new.csv：

df.to_csv('data_new.csv', index=False)

index=False是为了避免将DataFrame对象的索引也写入到csv文件中。

示例1：

假设我们有以下的csv文件data.csv：

name,age,score
John,20,75
Mike,19,82
Lucy,0,88
Tom,18,0

我们将0值转换为NaN，并将修改后的df保存为新的csv文件data_new.csv：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.replace(0, float("NaN"), inplace=True)
df.to_csv('data_new.csv', index=False)

输出的data_new.csv文件如下：

name,age,score
John,20,75.0
Mike,19,82.0
Lucy,NaN,88.0
Tom,18,NaN

可以看到，之前为0的值已经被替换为了NaN。

示例2：

假设我们有以下的csv文件data.csv：

name,age,score
John,20,75
Mike,19,82
Lucy,0,88
Tom,18,0

我们将0值转换为缺失值，并将修改后的df保存为新的csv文件data_new.csv：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.replace(0, float("NaN"), inplace=True)
df.to_csv('data_new.csv', index=False)

输出的data_new.csv文件如下：

name,age,score
John,20,75.0
Mike,19,82.0
Lucy,NaN,88.0
Tom,18,NaN

可以看到，之前为0的值已经被替换为了NaN。