让pandas.read_csv将空值读取为空字符串，而不是nan

Question

我正在使用熊猫库读取一些CSV数据。在我的数据中，某些列包含字符串。字符串"nan"是一个可能的值，与空字符串一样。我设法让pandas将“nan”读取为字符串，但我不知道如何使它不将空值读取为nan。下面是示例数据和输出

One,Two,Three
a,1,one
b,2,two
,3,three
d,4,nan
e,5,five
nan,6,
g,7,seven

>>> pandas.read_csv('test.csv', na_values={'One': [], "Three": []})
    One  Two  Three
0    a    1    one
1    b    2    two
2  NaN    3  three
3    d    4    nan
4    e    5   five
5  nan    6    NaN
6    g    7  seven

它正确地将“nan”读取为字符串“nan”，但仍然将空单元格读取为nan。我试着传入converters参数中的str来读取csv（使用converters={'One': str})），但它仍然将空细胞读取为NaN。

我意识到我可以在阅读之后用fillna填充这些值，但是真的没有办法告诉pandas某个CSV列中的空单元格应该被读取为空字符串而不是NaN吗？

Answer 1

在阅读了其他的答案和评论之后，我仍然感到困惑。但现在的答案似乎更简单了，所以你来吧。

由于Pandas版本0.9（从2012年起），您可以通过简单设置keep_default_na=False读取csv，空单元格解释为空字符串：

pd.read_csv('test.csv', keep_default_na=False)

这个问题在

• More consistent na_values handling in read_csv · Issue #1657 · pandas-dev/pandas

2012年8月19日，熊猫版的0.9英寸

• BUG: more consistent na_values #1657 · pandas-dev/pandas@d9abf68

Answer 2

我们在Pandas read_csv中有一个简单的论点：

使用：

df = pd.read_csv('test.csv', na_filter= False)

Pandas文档清楚地解释了上述论点的工作原理。

Link

Answer 3

我在这里添加了一张票来添加某种选项：

https://github.com/pydata/pandas/issues/1450

同时，result.fillna('')应该做你想做的事

编辑：在开发版本（最终版本为0.8.0）中，如果指定空的na_values列表，则结果中将保留空字符串