Python EXCEL 理论探究：格式转换时处理缺失值方法

使用 Python（特别是 pandas 的 read_excel() 函数）读取 Excel 文件时，处理各种错误值和空缺值是数据清洗的关键第一步。

1. Excel 中的错误类型和空缺类型

类型	Excel 中的表现	示例/原因
空单元格	完全没有任何内容	未输入数据
公式错误值	#DIV/0!, #N/A, #NAME?, #NULL!, #NUM!, #REF!, #VALUE!	公式计算错误、引用失效等
表示为空字符串	一个单引号 ' 或公式 =""	用户手动输入或公式返回以表示"无"
表示为文本的"空"	字符串如 "null", "NULL", "NA", "N/A", "缺失"	用户习惯性输入
数字格式的"空"	数字如 -999, 0	有时被用作占位符或缺失值代码

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2. pandas 默认读取行为

当使用 pd.read_excel('file.xlsx') 时，pandas 会按照一套默认规则来处理上述情况：

1. 真正的空单元格：

   • 默认转换为 NaN （Not a Number），这是 pandas 中标记缺失值的标准标量值。在 DataFrame 中显示为 NaN。

2. Excel 公式错误值（如 #DIV/0!, #N/A）：

   • 行为因 pandas 和引擎版本而异，但通常也会被转换为 NaN 。
     • 现代版本的 openpyxl 和 xlrd 引擎通常能很好地处理，将这些错误直接解析为 NaN，这是最理想的情况。
     • 在某些旧版本或特定环境下，这些错误值可能导致读取过程抛出异常，而不是安静地转换为 NaN。最佳实践是预先处理或之后检查。

3. 空字符串 ""：

   • 默认被保留为 Python 的空字符串对象 "" ，不会被转换为 NaN。
   • 这意味着 DataFrame 可能会混合两种"空"：NaN（来自真正空单元格）和 ""（来自空字符串）。这在后续处理时需要特别注意，因为 df['col'].isna() 会过滤掉 NaN，但不会过滤掉 ""。

4. 文本字符串（如 "NULL", "NA", "N/A"）：

   • 默认被保留为普通的字符串 "NULL", "NA", "N/A"。它们不会被自动识别为缺失值。

3. 主动控制和处理：read_excel() 的关键参数

na_values 参数

这是最重要的参数 ，用于指定哪些附加的字符串 应被识别为 NaN/缺失值。

• 作用 ：提供一个列表，列表中的每个值在读取时都会被转换为 NaN。

• 示例 ：

  import pandas as pd
  
      # 将常见的表示"空"的字符串和数字都识别为 NaN
  df = pd.read_excel(
      'data.xlsx',  # 文件名使用英文单引号
      na_values=['', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN',
                 '-NaN', '-nan', '1.#IND', '1.#QNAN', '<NA>', 'N/A',
                 'NA', 'NULL', 'NaN', 'n/a', 'nan', 'null', '缺失', -999, 0] 
  )

  • 这样，Excel 中无论是真正的空单元格、还是用户输入的 "NA"、"NULL"，甚至是占位数字 -999 或 0，都会被统一转换为 pandas 的 NaN，极大简化后续处理。

keep_default_na 参数

这个参数与 na_values 配合使用，控制是否保留 pandas 默认的缺失值识别列表。

• keep_default_na=True (默认值):

  • pandas 会使用其内置的长列表（包括空字符串 ""、"#N/A"、"#N/A N/A"、"#NA"、"-1.#IND"、"-1.#QNAN"、"-NaN"、"-nan"、"1.#IND"、"1.#QNAN"、"<NA>"、"N/A"、"NA"、"NULL"、"NaN"、"n/a"、"nan"、"null"）来识别缺失值。
  • 再加上 na_values 中指定的任何值。

• keep_default_na=False:

  • 只有 na_values 参数中指定的值才会被识别为 NaN。
  • False： 关闭pandas 所有的默认缺失值识别。
  • 真正的空单元格仍然会被转换为 NaN，不受此参数影响。
  • 使用场景 ：当用户想要完全自定义什么才算是缺失值时。例如，如果数据中合法地包含了 "NA" 这个字符串（如国家代码）。

  # 只将我自定义的值视为缺失值，忽略pandas的所有默认设置
  df = pd.read_excel(
      'data.xlsx',
      keep_default_na=False,
      na_values=['自定义空', '无效值', -1] # 只有这三个和真正空单元格会是NaN
  )

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4. 读取后的检查和处理

1. 检查缺失值：

   # 显示每列的缺失值总数
   print(df.isna().sum())
   
   # 显示整个DataFrame的缺失值热力图（用于可视化）
   import seaborn as sns
   sns.heatmap(df.isna(), cbar=False)

2. 处理混合的空字符串和 NaN ：

   如果读取时没有使用 na_values 处理空字符串 ""，数据中就会混合了 NaN 和 ""。

   # 方法一：将空字符串替换为 NaN（推荐，便于统一处理）
   df.replace('', pd.NA, inplace=True) # 对于字符串列，pd.NA 是新的缺失值标志
   # 或者更通用的写法
   df = df.replace('', np.nan) # 对于混合类型数据，np.nan 更通用
   
   # 方法二：统一过滤（查找所有"空"，包括NaN和空字符串）
   # isnan() 不认识字符串，所以需要组合条件
   empty_mask = df['column_name'].isna() | (df['column_name'] == '')

3. 处理意外残留的错误值 ：

   极少数情况下，可能有错误值没被正确转换，在 DataFrame 中显示为字符串，如 '#DIV/0!'。

   # 手动将它们替换为 NaN
   error_list = ['#DIV/0!', '#NAME?', '#NUM!', '#VALUE!', '#REF!', '#NULL!']
   df = df.replace(error_list, np.nan)

最佳实践总结

1. 显式优于隐式 ：不要依赖默认行为。在读取 Excel 时，始终使用 na_values 参数来明确指定哪些值应被视为缺失值。
2. 理解 keep_default_na ：判断是 扩充 默认列表（keep_default_na=True）还是 替换 （keep_default_na=False）。
3. 读取后立即验证 ：使用 df.info() 和 df.isna().sum() 快速检查数据类型和缺失值情况。
4. 统一"空"的表示 ：确保 DataFrame 中只有一种表示缺失值的方式（通常是 NaN/pd.NA），而不是混合着 NaN、""、"NULL" 等。这为后续的填充、删除或计算操作扫清障碍。
5. 注意数据类型 ：强制转换错误值或占位数字（如 -999）为 NaN 后，相关列的数据类型可能会发生变化（例如从 int64 变为 float64），这是正常现象，因为整数类型无法原生表示 NaN。