在 python 中用用户输入值填充空白单元格后 DataFrame 列类型发生变化

Question

我有一个很大的 excel 文件上传到 spyder，只是为了一个例子。我让它变得简单 -

           Date      Name   Project    Age    Pin_code     Remarks    Gender
   0    2020-01-01      a     proj_a    34     123456      grade_a      M
   1    2019-12-04      b     proj_b    48     789012                 
   2                    c               54                              M

现在我需要用用户输入值填充空白单元格（仅字符串列），假设用户输入 - 'no_entry'，然后在我需要的所有字符串列中将此值填充到空白单元格，对于数字列，我需要填写 0，对于日期时间列，我需要填写 - 0000-00-00。我面临的问题是 - 插入后，日期最初看起来像 - 2020-01-01 插入后它变成 - 2020-01-01 00:00:00 并且它只将 0 分配给空白单元格， pin_code 列变为浮动喜欢 - 789012.0。如何避免这些障碍，请帮助。

我的代码-

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.api.types import is_string_dtype
from pandas.api.types import is_numeric_dtype
from pandas.api.types import is_datetime64_dtype

ip = input('Please enter a value for blank cells : ')
col = df.columns
for c in col:
    if is_string_dtype(df[c]) == True:
        df[c].fillna(ip, inplace = True)
    if is_integer_dtype(df[c]) == True :
        df[c].fillna(0, inplace = True)
    if is_datetime64_dtype(df[c]) == True:  
        df[c].fillna(0000-00-00, inplace = True)

Answer 1

如果不需要有效的 pandas 日期时间 - 0000-00-00 是必要的，将日期转换为字符串，将数字转换为整数使用 astype(int)

ip = input('Please enter a value for blank cells : ')

for c in  df.columns:
    if is_string_dtype(df[c]):
        df[c].fillna(ip, inplace = True)
    if is_numeric_dtype(df[c]):
        df[c] = df[c].fillna(0).astype(int)
    if is_datetime64_dtype(df[c]):  
        df[c] = df[c].dt.strftime('%Y-%m-%d').fillna('0000-00-00')

在 python 中用用户输入值填充空白单元格后 DataFrame 列类型发生变化

DataFrame column type changes after filling blank cell with user input value in python

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