数据访问的最后一步是将所有NaN值转换为0(零)。我的dataframe包含1000多个列,有些是文本,有些是整数,还有一些是浮动的。要将NaN转换为0,我使用以下命令:nan_cols = df5c.columns[df5c.isnull().any(axis=0)]for col in nan_cols:
df5c[col]
有没有办法使用pandas read table或read fwf来解析包含空字段的文本文件,如果行中没有更多的字段,选项卡式分隔符就会停止。例如:我添加了空格以便于阅读,但它们不在选项卡之间。应该有5列A:Eword 1 \t 1 \t 2 \t text \t s \r\n A B C D E
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