pd.read_csv 处理缺失值

pd.read_csv()函数可以通过参数na_values来处理缺失值。na_values可以接受一个列表或字典，用于指定哪些值应该被视为缺失值。例如，na_values=[-1, 'N/A']将把-1和'N/A'都视为缺失值。默认情况下，pd.read_csv()将空字符串和'NA'视为缺失值。

另外，pd.read_csv()还可以通过参数keep_default_na来控制是否保留默认的缺失值列表。如果将keep_default_na设置为False，则默认的缺失值列表将被忽略。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取包含缺失值的CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 指定缺失值为-1和'N/A'
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=[-1, 'N/A'])

# 忽略默认的缺失值列表
df = pd.read_csv('data.csv', keep_default_na=False)

相关问题

pandas2.0 pd.read_csv参数

pandas2.0中的`pd.read_csv()`函数有许多参数可以使用，以下是其中一些常用的参数：

1. `filepath_or_buffer`：文件路径或URL。默认情况下，它期望逗号分隔值（CSV）文件。
2. `sep`：指定分隔符，默认为逗号。
3. `header`：指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。
4. `index_col`：指定哪一列作为行索引，默认为None。
5. `usecols`：指定要读取的列，默认为None，即读取所有列。
6. `dtype`：指定每列的数据类型，默认为None，即自动推断数据类型。
7. `na_values`：指定哪些值应该被视为缺失值，默认为None。
8. `skiprows`：指定要跳过的行数，默认为None。
9. `nrows`：指定要读取的行数，默认为None，即读取所有行。
10. `on_bad_lines`：指定如何处理无效行，默认为'error'，即抛出异常。可以设置为'skip'，表示跳过无效行。

以下是一个示例，演示如何使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并指定一些参数：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，并指定分隔符为制表符，第一行为列名，第一列为行索引
df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t', header=0, index_col=0)

# 读取CSV文件的前10行
df = pd.read_csv('data.csv', nrows=10)

# 读取CSV文件，将'NA'和'N/A'视为缺失值
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'N/A'])

# 读取CSV文件，跳过前5行和无效行
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, on_bad_lines='skip')

pd.read_csv

pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于读取以逗号分隔的值（CSV）文件中的数据并将其转换为Dataframe结构。在数据分析中，CSV文件是最为常见的一种数据文件格式之一。

使用pd.read_csv函数时，需通过参数指定CSV文件的路径及文件名并赋值给变量。函数会自动根据文件中的逗号分隔值的数量（列数）和数量（行数）创建Dataframe结构，并将文件中的数据读入到该结构中。

pd.read_csv函数还支持多种参数设置，如指定数据的编码格式、选择读取的列、指定缺失值的处理方式等。此外，函数还可以读取网路上的CSV文件，而不仅限于本地文件。

总之，pd.read_csv是一个非常便捷的读取CSV文件的函数，它可以轻松地将CSV文件中的数据转换为Dataframe结构，并且在数据分析和处理中使用广泛。