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。

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读取csv文件有nan值

读取csv文件时遇到nan值，可以使用pandas库中的fillna方法来填充这些缺失值。fillna方法可以接受一个参数，用于指定如何填充缺失值。例如，可以使用mean()方法来计算列的平均值，然后用平均值来填充缺失值。示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 显示处理后的数据
print(df.head())

在上述示例代码中，我们首先使用pandas的read_csv方法读取了一个csv文件。接着，我们使用fillna方法将缺失值填充为每一列的平均值。最后，我们使用head方法显示了处理后的数据的前几行。

在my_randon_students.csv中随机抛洒不超过5%的nan值

可以使用Python中的pandas库来在my_random_students.csv文件中随机抛洒不超过5%的NaN值。具体步骤如下：

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

2. 然后，使用numpy库中的random.rand()函数生成一个与DataFrame对象相同大小的随机数矩阵。

3. 接下来，将随机数矩阵中小于等于0.05的元素位置设置为NaN值。

4. 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
import numpy as np

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

# 生成随机数矩阵
random_matrix = np.random.rand(df.shape[0], df.shape[1])

# 将小于等于0.05的元素位置设置为NaN值
df[random_matrix <= 0.05] = np.nan

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

需要注意的是，生成的随机数矩阵中小于等于0.05的元素位置设置为NaN值的概率不超过5%，但实际上可能会稍微小于5%。