我的值在Pandas中变为NaN。

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我的值在Pandas中变为NaN。

我有以下的表格:

年份 VTP VTT VKB VDP VCL VLX VVL VCT

2007

2008 50 54 55 56 56 56 56 55

2011 49 49 48 46 46 48 48 49

2013 44 48 47 49 48 49 50 51

2015 47  47 50 49 48 49 50  48

我想要绘制这个表格，但在这之前，我想要确保表格中的所有值都是数值型的，所以我使用了以下代码:

df = df1.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

当我打印出来时，它把表格中的一些值转换成了NaN（请查看下表，尤其是2015年的那一行）。

VTP VTT VKB VDP VCL VLX VVL VCT

年份

2007 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2008 50.0 54.0 55.0 56.0 56.0 56.0 56.0 55.0

2011 49.0 49.0 48.0 46.0 46.0 48.0 48.0 49.0

2013 44.0 48.0 47.0 49.0 48.0 49.0 50.0 51.0

2015 47.0 NaN 50.0 49.0 NaN 49.0 NaN 48.0

因此，我想问为什么会出现这种情况，以及如何解决它?

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问题原因：在对数据进行处理时，出现了UnicodeEncodeError错误，错误提示中提到了字符u'\xa0'，说明数据中包含了无法编码的字符。

解决方法：在读取数据时，添加encoding="latin-1"参数，以指定正确的字符编码方式。这样可以避免UnicodeEncodeError错误的出现，并且可以去除数据中的无法编码字符。

整理成文章如下：

在使用Pandas处理数据时，有时候会遇到值变为NaN（Not a Number）的情况。下面将介绍一个出现值变为NaN的问题，以及解决方法。

让我们尝试使用replace和to_numeric函数：

df.astype(str).replace('[^\d.]', '', regex=True)\
                   .apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
   Year   VTP   VTT   VKB   VDP   VCL   VLX   VVL   VCT
0  2007   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
1  2008  50.0  54.0  55.0  56.0  56.0  56.0  56.0  55.0
2  2011  49.0  49.0  48.0  46.0  46.0  48.0  48.0  49.0
3  2013  44.0  48.0  47.0  49.0  48.0  49.0  50.0  51.0
4  2015  47.0  47.0  50.0  49.0  48.0  49.0  50.0  48.0

然而，当运行上述代码时，出现了错误，错误信息如下：UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\xa0' in position 0: ordinal not in range(128)。

解决该问题的方法是，在读取数据时，添加encoding="latin-1"参数。这样可以指定正确的字符编码方式，避免出现UnicodeEncodeError错误，并且可以去除数据中的无法编码字符。

通过添加encoding="latin-1"参数，代码如下所示：

df = pd.read_csv("your_data.csv", encoding="latin-1")
df.astype(str).replace('[^\d.]', '', regex=True)\
                   .apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

添加了encoding="latin-1"参数后，再次运行代码，问题得到解决。现在，数据中的值不再变为NaN，并且无法编码的字符也被正确处理。

以上就是解决"My value turns to NaN in Pandas"这个问题的原因和解决方法。希望对你有所帮助！

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