如何将pandas <NA>转换为numy Nan？

在pandas中，<NA>是表示缺失值的特殊标记。而numpy中的缺失值表示为NaN（Not a Number）。要将pandas的<NA>转换为numpy的NaN，可以使用pandas和numpy提供的函数。

首先，确保你已经导入了pandas和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，假设你有一个名为"df"的pandas DataFrame，其中包含<NA>值。你可以使用pandas的"replace"函数将<NA>替换为numpy的NaN：

df.replace('<NA>', np.nan, inplace=True)

这将会将DataFrame中的所有<NA>值替换为NaN。"inplace=True"表示在原始DataFrame上进行替换操作。

如果你只想替换特定列中的<NA>值，可以使用"replace"函数的"subset"参数指定列名：

df.replace('<NA>', np.nan, subset=['column_name'], inplace=True)

其中，"column_name"是你想要替换<NA>值的列名。

这样，你就可以将pandas的<NA>转换为numpy的NaN了。

关于pandas和numpy的更多信息和用法，你可以参考以下链接：

• pandas官方文档
• numpy官方文档