Question

我正在尝试以CSV格式转移列。我首先将它们拉入数据框并转动它们。这是我的代码：

import pandas as pd
import csv

df1=pd.read_csv("C:\\testfolder\\testdemofinal1.csv",sep=',')

df=pd.DataFrame(df1)

a=df.pivot_table(index='Parameter1_Calculation',columns='Measure Names', values='Measure Values',aggfunc='first')

b=a.to_csv("C:\\newfile1.csv",sep=',')

但是输出中的pandas正在过滤掉有N / A的行。我尝试了这个，但它还没有解决我的问题：

import pandas as pd
import csv

df1=pd.read_csv("C:\\testfolder\\testdemofinal1.csv",sep=',')

df=pd.DataFrame(df1)

df=df.replace({'N/A':'No Data'},regex=True)

a=df.pivot_table(index='Parameter1_Calculation',columns='Measure Names', values='Measure Values',aggfunc='first',dropna=True,margins_name='All')

b=a.to_csv("C:\\newfile1.csv",sep=',').

N / A有我需要的价值，不想过滤掉。我已经附上了它在csv中的样子： This is how it looks. I am trying to pivot cols: param1 and param2

提前致谢。

我在下面附上了csv文件的片段： Snippet of Csv file

Answer 1

使用pandas.read_csv时应用na_filter =False。这可以帮助您解决问题。

na_filter：布尔值，默认为True 检测缺失值标记（空字符串和na_values的值）。在没有任何NA的数据中，传递na_filter = False可以提高读取大文件的性能

Pivoting Column在DataFrame中有N / A，Python正在过滤

1 个答案: