在csv中抛洒nan值

在CSV文件中抛弃NaN值，可以使用Python中的pandas库来处理。具体步骤如下：

1. 首先，使用pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件，并将其存储为一个DataFrame对象。

2. 然后，使用dropna()函数删除DataFrame对象中的NaN值。

3. 最后，使用to_csv()函数将处理后的DataFrame对象写入到一个新的CSV文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除NaN值
df = df.dropna()

# 将处理后的数据写入新的CSV文件中
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

需要注意的是，dropna()函数默认会删除包含NaN值的整个行或列，具体删除哪个取决于参数设置。如果需要删除包含NaN值的行，可以将参数设置为axis=0；如果需要删除包含NaN值的列，可以将参数设置为axis=1。此外，to_csv()函数中的参数index=False表示不将DataFrame对象中的行索引写入到新的CSV文件中。