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。

相关问题

python筛选csv中NaN

你可以使用pandas库来筛选csv文件中的NaN值。首先，你需要导入pandas库并读取csv文件。然后，使用isna()函数来识别NaN值，并将其作为过滤条件应用于DataFrame对象。最后，使用dropna()函数来删除包含NaN值的行或列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 筛选包含NaN值的行
filtered_data = data[data.isna().any(axis=1)]

# 删除包含NaN值的行
filtered_data = data.dropna()

# 输出结果
print(filtered_data)

请将"your_file.csv"替换为你实际的csv文件名。这段代码将输出筛选后的结果。

希望能帮到你！如果你还有其他问题，请继续提问。

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：

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。