Python(Pandas)读取电力数据集计算列最大值返回问号求助

• 目标数据集的缺失值使用?作为占位符，读取数据时未指定该占位符，导致Global_active_power列被识别为字符串（object）类型，未被解析为数值类型
• 字符串类型调用max()方法时按ASCII码排序比较，?的ASCII码高于0-9的数字字符，因此返回结果为?

直接在读取阶段指定缺失值标记即可：

import pandas as pd

data = pd.read_table(
    'household_power_consumption.txt',
    sep=';', 
    low_memory=False,
    header=0, 
    index_col=False,
    parse_dates=[0],
    na_values='?'  # 新增参数，将?识别为缺失值
)

col = data["Global_active_power"]
# 若仍存在类型问题，可追加一行强制转数值：col = pd.to_numeric(col, errors='coerce')
max_value = col.max()
print(max_value)

可以输出列类型确认修复效果：print(col.dtype)，修复后正常输出为float64，计算最大值时会自动忽略缺失值，返回正确的数值结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者北科大-Minh Tung Doan