如何用NULL将NULL视为普通字符串？

Question

我有一个带有字符串列的csv文件，我想用熊猫阅读它。在此文件中，字符串null作为实际值出现，不应视为缺失值。

例：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = u'strings,numbers\nfoo,1\nbar,2\nnull,3'
print(pd.read_csv(StringIO(data)))

这给出以下输出：

  strings  numbers
0     foo        1
1     bar        2
2     NaN        3

我该怎么做才能将值null按原样（而不是NaN）输入到DataFrame中？可以假定该文件不包含任何实际缺少的值。

Answer 1

您可以converters为string列指定一个参数。

pd.read_csv(StringIO(data), converters={'strings' : str})

  strings  numbers
0     foo        1
1     bar        2
2    null        3

这将绕过熊猫的自动解析。

另一个选项是设置na_filter=False：

pd.read_csv(StringIO(data), na_filter=False)

  strings  numbers
0     foo        1
1     bar        2
2    null        3

这适用于整个DataFrame，因此请谨慎使用。如果您要通过外科手术将其应用于选择列，则建议使用第一个选项。