python筛选csv中nan
时间: 2023-11-06 22:53:45 浏览: 154
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:
```python
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。
相关问题
python筛选csv中NaN
在Python中,你可以使用pandas库来筛选包含NaN值的CSV文件。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 筛选包含NaN值的行
nan_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]
# 打印筛选结果
print(nan_rows)
```
这段代码首先使用`read_csv`函数从CSV文件中读取数据并将其存储在一个DataFrame对象中。然后,使用`isnull`函数检查每个单元格是否为NaN,并使用`any`函数沿着行的方向进行检查。最后,将返回一个包含NaN值的行的DataFrame对象。
你可以将`'your_file.csv'`替换为你要处理的实际文件名。
python 筛选csv文件的数据不符合条件的记为NAN
可以使用 pandas 库来筛选 csv 文件中的数据,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选数据
df.loc[df['column_name'] < 10, 'column_name'] = 'NAN'
# 将结果保存到新的 csv 文件中
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
其中,`column_name` 是需要筛选的列名,`< 10` 是筛选条件,`NAN` 是不符合条件的数据的替换值。最后,将结果保存到新的 csv 文件中,`index=False` 表示不保存索引列。
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