python筛选csv中nan

你可以使用 pandas 库来筛选包含 NaN（缺失值）的行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 筛选包含 NaN 的行
nan_rows = df[df.isna().any(axis=1)]

# 打印筛选结果
print(nan_rows)

在上述代码中，`read_csv()` 函数用于读取 CSV 文件，并将其存储在 DataFrame 对象 `df` 中。然后，`isna()` 函数用于检测 DataFrame 中的缺失值，`any(axis=1)` 用于确定哪些行包含至少一个缺失值。最后，通过将筛选结果赋值给 `nan_rows` 变量，并打印出来。

请确保将 `'your_file.csv'` 替换为你要筛选的实际 CSV 文件的路径。