read_excel:导入空单元格作为缺失值(na)

read_excel是一个用于读取Excel文件的函数，它是pandas库中的一个方法。通过read_excel函数，我们可以将Excel文件中的数据导入到Python中进行进一步的处理和分析。

在读取Excel文件时，read_excel函数默认将空单元格解析为空字符串。然而，在某些情况下，我们希望将空单元格解析为缺失值（NA），以便更好地处理和分析数据。

为了将空单元格解析为缺失值，我们可以使用read_excel函数的参数na_values。该参数允许我们指定要将哪些值解析为缺失值。对于空单元格，我们可以将na_values设置为一个空字符串，这样read_excel函数会将空单元格解析为缺失值。

下面是一个示例代码，演示了如何使用read_excel函数将空单元格解析为缺失值：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，并将空单元格解析为缺失值
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values='')

# 打印数据框的前几行
print(df.head())

在上述代码中，我们通过read_excel函数读取了名为"data.xlsx"的Excel文件，并将空单元格解析为缺失值。读取后的数据存储在一个名为df的数据框中。我们可以通过打印df的前几行来查看导入的数据。

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总结：read_excel函数是pandas库中用于读取Excel文件的方法。通过设置na_values参数为一个空字符串，我们可以将空单元格解析为缺失值。腾讯云的对象存储（COS）是一个推荐的存储解决方案，可以用于存储和管理Excel文件等大量数据文件。