Pandas 获取_as_数据帧转换N/A as NaN要阻止它

我正在使用gspread_数据框读取谷歌电子表格数据。它面临的问题将N/A转换为NaN，但我希望将其保留为N/A

    wks = self.google_spreadsheet_connection.open("test")
    worksheet = wks.worksheet("data")
    df = get_as_dataframe(worksheet, index='false', evaluate_formulas=True)

我已经使用了

“keep\u value\u na=False”

，但不适用于我

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您可以使用

df.fillna（'N/A'）

，任何帮助都将非常有用。它将使用“N/A”更改NaN值

另一个解决方案：

na_filter=False

df = pd.read_excel('test.xlsx', na_filter=False)

     A    B    C
0  foo  bar  N/A
1  N/A  bar  foo
2  foo  N/A  bar

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您可以使用

df.fillna（'N/A'）

。它将使用“N/A”更改NaN值

另一个解决方案：

na_filter=False

df = pd.read_excel('test.xlsx', na_filter=False)

     A    B    C
0  foo  bar  N/A
1  N/A  bar  foo
2  foo  N/A  bar

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这将填补所有的N/A，但我只需要N/A的地方哦，我明白了。我不知道为什么

keep\u value\u na=False

对你不起作用，但你可以试试

na\u filter=False

。我创建了测试数据，它工作了。我有另一个想法，它有点原始，但可能对你有用。其思想是，如果您能够将

N/A

值更改为某个值，只需将它们替换为spesific字符串，在您读取数据帧后，您可以再次将它们替换为

N/A

它将填充所有的NaN到N/A，但我只需要在原来的位置使用N/A哦，我得到了它。我不知道为什么

keep\u value\u na=False

对你不起作用，但你可以试试

na\u filter=False

。我创建了测试数据，它工作了。我有另一个想法，它有点原始，但可能对你有用。其思想是，如果您能够将

N/A

值更改为某个值，只需将其替换为特殊字符串，在读取数据帧后，您可以再次将其替换为

N/A