如何在Pandas中读取DataFrame时区分空白与NULL值

原始CSV数据 #

col1   col2      col3
 a             null value

默认读取结果（pd.read_csv） #

col1   col2    col3
  a      NaN    NaN

尝试na_filter=False后的结果 #

col1   col2    col3
 a             

期望结果 #

col1   col2    col3
 a              NaN

解决方案 #

通过自定义na_values参数，仅将指定的"null value"识别为缺失值（NaN），空白内容则保留原样。具体代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv', na_values=['null value'])

这样读取后，col2的空白内容会保持为空字符串，col3的"null value"会被转为NaN，正好符合期望结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gary