pandasで外部ファイルを読み込むときのdtype=strに気を付けろ

2019/04/05更新
現在のバージョン(0.24.1)ではxlsxの挙動がcsvと同じになっていました。
JSONは相変わらずです。
また気づき次第更新します。

to 昨日の私

何かしらのデータをDataFrameに変換する際、"001"の頭の00が取れるなど意図しない挙動を避けるためにいったん全部文字列型で受け取ろうという設定がdtype=strです。
これに於けるnullの扱いがcsv、xlsx、jsonでそれぞれ違ったのでメモ。

用意したデータ

test.csv

name,code
すし,001
ピザ,002
カレー,

test.json

[
    {"name":"すし", "code":"001"},
    {"name":"ピザ", "code":"002"},
    {"name":"カレー", "code":null}
]

xlsxはcsvと同じなので省略

読み込み

import pandas
import pathlib
import IPython.display

csv_path = pathlib.Path('./test.csv')
csv = pandas.read_csv(csv_path, dtype=str, encoding='utf8')
display(csv)

	name	code
0	すし	001
1	ピザ	002
2	カレー	NaN

```python xlsx_path = pathlib.Path('./test.xlsx') xlsx = pandas.read_excel(xlsx_path, dtype=str, encoding='utf8') display(xlsx) ```

	name	code
0	すし	001
1	ピザ	002
2	カレー	nan

```python json_path = pathlib.Path('./test.json') json = pandas.read_json(json_path, dtype=str, encoding='utf8') display(json) ```

	code	name
0	001	すし
1	002	ピザ
2	None	カレー

見事にバラけました。

fillna()

それぞれのDataFrameにnullを一括置換するfillna()をあててみます。

csv.fillna("000", inplace=True)
display(csv)

	name	code
0	すし	001
1	ピザ	002
2	カレー	000

csvはうまくいきましたが…

xlsx.fillna("000", inplace=True)
display(xlsx)

	name	code
0	すし	001
1	ピザ	002
2	カレー	nan

json.fillna("000", inplace=True)
display(json)

	code	name
0	001	すし
1	002	ピザ
2	None	カレー

xlsxとjsonでは失敗します。

#原因
"nan"、"None"という文字列に変換されるためです。
replace()しましょう。