python中pd.read_csv如何活忽略空值
时间: 2023-11-19 10:55:40 浏览: 56
在Python中,可以使用pd.read_csv()函数读取csv文件。如果csv文件中包含空值,可以使用参数na_values来指定要忽略的值。例如,如果要忽略空格和NaN值,可以将na_values参数设置为[' ', np.nan]。示例如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取csv文件并忽略空格和NaN值
df = pd.read_csv('file.csv', na_values=[' ', np.nan])
```
这样,读取的数据中就会将空格和NaN值视为缺失值,从而忽略它们。
相关问题
python 去除pd.read_csv后的数据中的空列
要去除 `pd.read_csv()` 之后数据中的空列,可以使用 pandas 库的 `dropna()` 方法。该方法可以删除包含空值的列。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 删除包含空值的列
data = data.dropna(axis=1)
# 打印处理后的数据
print(data)
```
在上述代码中,`data.csv` 是你要读取的 CSV 文件的文件名。你需要将其替换为你实际使用的文件名。`dropna()` 方法的 `axis` 参数用于指定删除列(`axis=1`)还是删除行(`axis=0`)。
该代码将会删除包含空值的列,并打印处理后的数据。
pd.read_csv删除空值
可以使用 dropna() 方法来删除空值。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除空值
df.dropna(inplace=True)
# 输出处理后的数据
print(df)
```
其中,`inplace=True` 表示直接在原数据上进行修改,不返回新的数据。