Python 如何获取pandas'read.csv中的nan_值，使其表示“如果任何单元格中包含字符“C”，则设置为nan”

我试图通过pd.read_csv将我的nan_值设置为包含字符“C”的任何字符串。换句话说，如果任何细胞中有“C”，熊猫应该把它读作“NaN”

这是我的代码：

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

In [1]: df = pd.read_csv('file.csv',
        parse_dates={'timestamp': ['Date','Time']},
        index_col='timestamp',
        usecols=['Date', 'Time', 'a', 'b', 'c', 'd'],
        na_values=['0', 'C'], #what should I change here?
        )

In [2]:df
Out[2]: timestamp        a  b   c   d   
2015-10-13 14:58:20 87  168 0.4 0000C000 #should be NaN
2015-10-13 14:58:22 87  168 0.3 0200C500 #should be NaN
2015-10-13 14:58:24 87  168 0.3 8000
2015-10-13 14:58:26 87  168 0.3 8000
2015-10-13 14:58:28 87  170 0.4 8000
2015-10-13 14:58:30 87  170 0.4 8000

问题是，我知道我可以使用str.contains将其设置为布尔值false。但我不知道将str.contains应用于pd.read_csv的na_值的正确方法是什么

In [3]: df['d'].str.contains('C')
Out[3]:timestamp
2015-10-13 14:58:20     True
2015-10-13 14:58:22     True
2015-10-13 14:58:24    False
2015-10-13 14:58:26    False
2015-10-13 14:58:28    False
2015-10-13 14:58:30    False
Name: d, dtype: bool

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提前谢谢

定义一个函数，根据需要解释数据。就你而言：

def readD(val):
    if 'C' in val:
        return numpy.nan
    return val

这个函数可以是任意复杂的。当从数据库提取的数据中读取数组类型时，我使用类似的方法；例如，我的单元格保存python列表，而不是像“{1；2；3；4}”这样的字符串

然后将字典映射“d”传递给该函数

df = pd.read_csv('file.csv', (...), converters={'d': readD})

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为什么在从CSV读取数据时要这样做？从Excel获取df后，您可以轻松地这样做。我将使用什么函数？