我有一个包含国家和地区代码的xls文件。我正在使用以下代码将其作为数据框插入：
dfCC = pd.read_excel('country_codes.xls')
这对除纳米比亚以外的所有国家都适用。我用于纳米比亚的国家/地区代码是NA，但是当我将其放入数据框时，纳米比亚的代码已更改为NaN。
我需要将此数据作为NA，因为我对此数据帧和基于国家/地区代码列的另一个数据帧进行了df合并。
任何人都可以提供任何建议吗？
答案 0 :(得分：1)
传递一个附加参数
dfCC = pd.read_excel('country_codes.xls', keep_default_na=False)
这将防止python数据框用NaN替换所有丢失的值。
这应该适合您的情况。
Read here to know more about parameters to pd.read_excel
答案 1 :(得分：1)
一种选择是在读取列后将其转换为字符串：
dfCC['Country'] = dfCC['Country'].astype(str)
这将所有内容强制为字符串，因此NA被解释为“ NA”而不是NaN。
此答案与psn1997的答案之间的区别是，最后，具有空值的数字列仍为NaN，因此您可以以不同的方式寻址每一列的Nan行。