Python 熊猫将空白值写入CSV

我有一个如下所示的数据帧：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={'data': [4, np.nan]})
df
   data
0   4.0
1   NaN 

这个数据帧是在解析来自不同来源的数据后生成的，有时我没有一些整型字段的值

最终，这些数据将存储在CSV中，我想将其存储为整数4和空白。我尝试过使用

replace（{numpy.nan:None}）

和

replace（{numpy.nan:'}）

，但都没有用

如何确保导出到CSV时得到整数4和空值？最终目标是使用此CSV将其加载到已显式定义数据类型的Redshift/Postgres中

更新： 我怎么写这个文件

with s3fs.open(s3_path, 'wb') as f:
        s = StringIO()
        df.to_csv(s, index=False, header=True)
        f.write(s.getvalue().encode('utf-8'))
        s = None

---

您可以将

dtype

指定为

int

：

df = pd.DataFrame(data={'data': [4, np.nan]}, dtype=int)
df.to_csv('output.csv', index=False)

output.csv

data
4
""

编辑

如果需要在已创建的数据帧上指定数据类型，可以在该数据帧上使用。 如果数据帧包含NaN值，则应转换为

对象

类型：

df['data'] = df['data'].astype(object)

功能

df.to_csv(s, index=False, header=True)

应该按照您的期望，在CSV中为您提供4和空行。但如果你想将NaN替换为空白，我可以这样做：

>>> df.mask(df.isna(), None)
   data
0     4
1  None

您可以随意将上面的

None

替换为任何您喜欢的内容，例如，

“

”

简单

df.data = df.data.fillna(' ')
df.to_csv('anyfilename.csv', sep=',')

---

基本上，fillna所做的是用任何所需的值（在我们的示例中为“空白”）填充数据框“data”列的所有NaN值。然后，我们使用to_csv方法将整个数据帧写入所需的csv文件

我在保存文件时没有遇到任何问题。我做了

df.to_csv（'mydf.csv'，index=False）

你是怎么写这个文件的？@YOLO更新了这个问题。我将此作为文件写入S3。好的，也许你应该更新问题标题，这会改变一切。你在使用boto3吗？@YLO当我对csv进行

时，我得到4.0和一个空白。这对保存到csv没有帮助。是的，保存到csv将是相同的。我不记得哪个版本的pandas不会为NaN值写空白。毕竟，pandas中缺失值的默认占位符是NaNWell。我的问题是，当我写出这个数据帧时，我不希望我的整数变成浮点：）这似乎是一个好的方向。我忽略了数据帧是使用
DataFrame.from_records
和字典列表构建的这一事实。如何在这样构造的数据帧上指定数据类型？我编辑了我的问题。好的，当您将字典列表传递给
数据帧时，您不能指定数据类型。从_records
，但您可以稍后在数据帧上更改数据类型。我尝试了
astype（int）
，但无法将NaNs转换为int，然后您可以使用
astype（object）
。这不是最健康的做法，但这是将INT和NAN放在同一列中的唯一方法。