Python处理空值NaN
fork_address_temp=read_excel_column_to_list('./eqp_info.xls','Sheet1','车辆地址')for i in fork_address_temp:print(type(i))fork_address=[0 if address =='nan' else address for address in fork_address_temp]fork_address
结果
<class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'str'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'><class 'float'>Out[37]:[nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,'10.7.132.27',nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan]
没有达到我需要的效果,把NaN值处理为0
尝试从 Excel 文件中读取地址,并将所有的 ‘nan’ 替换为 0。然而,根据代码,似乎替换并没有按预期进行。以下是逐步解释正在发生的情况:
-
您使用
read_excel_column_to_list('./eqp_info.xls','Sheet1','车辆地址')
从 Excel 文件中读取了 ‘车辆地址’ 列。 -
然后,您遍历了
fork_address_temp
中的每个项,并打印了每个项的类型。输出显示大多数项的类型是 ‘float’,只有一个项的类型是 ‘str’(可能是具有值 ‘10.7.132.27’ 的地址)。 -
您尝试使用列表推导式创建了一个名为
fork_address
的新列表。对于fork_address_temp
中的每个address
,您试图使用表达式0 if address == 'nan' else address
将 ‘nan’ 替换为 0。
问题在于,您将 address
与字符串 'nan'
进行了比较。然而,当 Excel 读取空单元格时,通常会将它们表示为实际的 NaN(非数字)值,而不是字符串 ‘nan’。这就是为什么您的比较不起作用,替换没有按预期进行的原因。
为了解决这个问题,您应该将以下这行代码:
fork_address=[0 if address =='nan' else address for address in fork_address_temp]
替换为:
fork_address = [0 if isinstance(address, float) and math.isnan(address) else address for address in fork_address_temp]
请确保在代码开头导入 math
模块:
import math
通过这种方式,您将检查地址是否为 NaN 浮点值,并将其替换为 0。以下是更新后的代码片段:
import mathfork_address_temp = read_excel_column_to_list('./eqp_info.xls', 'Sheet1', '车辆地址')fork_address = [0 if isinstance(address, float) and math.isnan(address) else address for address in fork_address_temp]fork_address
这应该会得到您所期望的结果,其中 fork_address
列表中的 NaN 值将被替换为 0。
math需要单独安装吗?
不需要单独安装 math
模块,因为它是 Python 的内置模块,已经包含在标准库中。你可以直接在代码中导入并使用它,无需额外安装任何东西。
在使用 math
模块中的函数之前,只需要在代码中导入它即可:
import math# 然后就可以使用 math 模块中的函数了
这样,你就可以在你的代码中使用 math.isnan()
等函数来处理数学计算中的 NaN 值。
处理结果
[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,'10.7.132.27',0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
如何实现fork_num_temp与fork_address一一对应
要确保 fork_num_temp
和 fork_address
一一对应,您可以使用内置的 zip
函数来将这两个列表合并为一个元组的列表,其中每个元组包含 fork_num_temp
和对应的 fork_address
。这样,您就可以一次迭代处理这两个列表,确保它们保持一一对应的关系。以下是如何实现的示例代码:
fork_num_temp = read_excel_column_to_list('./eqp_info.xls', 'Sheet1', '车辆编号')
fork_address_temp = read_excel_column_to_list('./eqp_info.xls', 'Sheet1', '车辆地址')import mathfork_address = [0 if isinstance(address, float) and math.isnan(address) else address for address in fork_address_temp]# 确保 fork_num_temp 和 fork_address 一一对应
fork_data = list(zip(fork_num_temp, fork_address))# 打印合并后的列表
for fork_num, address in fork_data:print(f"Fork Num: {fork_num}, Address: {address}")
在这个示例中,fork_data
是一个列表,其中每个元素是一个包含 fork_num_temp
和 fork_address
的元组。通过在这个列表上迭代,您可以同时访问对应的车辆编号和地址。
请注意,这个示例假设 fork_num_temp
和 fork_address_temp
具有相同的长度,以便可以一一对应。如果长度不同,这种方法可能会导致信息丢失。
设计一个函数,我根据fork_num查询fork_data,返回对应的addres
当您需要根据 fork_num
查询 fork_data
并返回对应的地址时,可以编写一个函数来实现这个功能。下面是一个示例函数:
def find_address_by_fork_num(fork_data, target_fork_num):for fork_num, address in fork_data:if fork_num == target_fork_num:return addressreturn None # 如果找不到对应的地址,返回 None 或其他适当的值# 示例数据
fork_num_temp = ['F1', 'F2', 'F3']
fork_address_temp = ['Address1', 'Address2', 'Address3']
fork_address = [0 if isinstance(address, float) and math.isnan(address) else address for address in fork_address_temp]
fork_data = list(zip(fork_num_temp, fork_address))# 调用函数来查询地址
target_fork_num = 'F2'
found_address = find_address_by_fork_num(fork_data, target_fork_num)if found_address is not None:print(f"The address for fork number {target_fork_num} is {found_address}")
else:print(f"No address found for fork number {target_fork_num}")
在这个示例中,find_address_by_fork_num
函数接受一个 fork_data
列表和一个目标 fork_num
作为参数。它会遍历 fork_data
,找到匹配的 fork_num
并返回对应的地址。如果找不到匹配的 fork_num
,函数会返回 None
或其他适当的值。
请根据您的实际数据和需求调整代码中的示例数据和函数调用部分。
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