DataFrame未展示全部缺失值，Excel中存在的空值无法识别是什么原因？

算力阿峰

2026-10-3

问题原因及解决方法

核心原因是pandas对缺失值的判定规则：默认仅将None、NaN、NaT三类值识别为缺失值统计，你Excel里的空值读入后大概率被解析成了空字符串''、纯空格字符串' '、'NA'、'nan'这类文本格式的伪缺失值，不会被计入缺失统计，所以info()输出显示全量非空。
读取阶段解决：调用pd.read_excel()时手动补充na_values参数，把你场景里的伪缺失值都加入识别列表，示例写法：
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx', na_values=['', ' ', 'NA', 'nan'])
```
已读入数据的修复：可以直接替换对应列的伪缺失值为pandas标准缺失值，示例写法：
```
df['OT'] = df['OT'].replace(['', ' ', 'NA', 'nan'], pd.NA)
```
验证方法：执行df['OT'].value_counts(dropna=False)可以查看该列所有值的分布，包含未被识别的伪缺失值，确认具体是哪种格式的空值没有被识别。