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python - pandas 在 to_latex 时用任意数字替换 NAN

coder 2023-08-22 原文

我有一个大型多索引多列数据框df，我没有在这里展示。我像这样生成一片索引:

subDf = df.sort_index(level=0).loc[:'e']

然后该切片在索引的第二层包含 NaN:

>>> subDf.iloc[0:1]
                  change
robustness value        
baseline   NaN     -14.5

to_csv() 生成的 csv 似乎是正确的:

>>> subDf.iloc[0:1].to_csv()
Out[15]: 'robustness,value,change\nbaseline,,-14.5\n'

同样，to_html() 的功能与预期的一样。但是，当我尝试获取 latex_output 时，NaN 消失并出现 50.00:

>>> subDf.iloc[0:1].to_latex()
Out[14]: u'\\begin{tabular}{llr}\n\\toprule\n                &       &  change \\\\\nrobustness & value &         \\\\\n\\midrule\nbaseline & 50.00 &   -14.5 \\\\\n\\bottomrule\n\\end{tabular}\n'

50.00不是一个完全任意的数字，它是原始数据框中多索引第二层的最后一个值:

>>> df.index
Out[18]: 
MultiIndex(levels=[[u'a', u'b', u'c', u'd', u'e', u'baseline', u'f'], [0.01, 0.04, 0.25, 0.75, 0.86, 0.99, 1.0, 2.0, 4.0, 10.0, 50.0]],
           labels=[[5, 6, 6, 2, 2, 1, 3, 3, 3, 4, 4, 0, 0], [-1, 0, 1, 2, 3, 9, 6, 7, 8, 4, 5, 9, 10]],
           names=[u'robustness', u'value'])

出现两个问题:

  • 为什么会发生这种情况？
  • 如果确实是短期内我无法影响的意外行为，我该如何规避这一点并强制 to_latex() 打印出 NaN？

最佳答案

这可能为时已晚，但为了后代，但我认为这些方法中的任何一种都应该有效:

  1. 将NaN列转换为字符串；这将在 LaTeX 中为您提供 nan。

  2. 如果您更愿意使用 NaN 而不是 nan，您可以执行 1. 然后替换，或者您可以只执行 df.fillna ('NaN')。

显然，这些方法会以不利于进一步分析的方式修改您的数据框，但我认为这是一个简单的解决方法；只需先复制您的数据框即可。

(我在只有一个单级索引的数据框上测试了这些方法，但我无法想象它对于多级索引会有什么不同)

关于python - pandas 在 to_latex 时用任意数字替换 NAN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39569791/

to_latexpythoncode39sectionpandasnan

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