csv如果某行有空值，删除改行

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除包含空值的行。具体实现如下：

import pandas as pd

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

# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 保存修改后的 csv 文件
df.to_csv('data_modified.csv', index=False)

在代码中，`read_csv()` 方法用于读取 csv 文件到 DataFrame，`dropna()` 方法用于删除包含空值的行，`inplace=True` 表示修改原 DataFrame，`to_csv()` 方法用于将修改后的 DataFrame 保存为新的 csv 文件。需要注意的是，`to_csv()` 方法中的 `index=False` 参数表示不保存 DataFrame 的行索引到 csv 文件中。

相关问题

pythoncsv均值填充每行空值

可以使用Python的pandas库来实现每行空值的均值填充。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取CSV文件

df = pd.read_csv('your_file.csv')

3. 对每行空值进行均值填充

df = df.apply(lambda x: x.fillna(x.mean()), axis=1)

其中，`axis=1`表示对每行进行操作，`fillna()`函数将每行空值填充为该行的均值。

4. 将填充后的数据保存到CSV文件

df.to_csv('your_filled_file.csv', index=False)

其中，`index=False`表示不保存索引列。

这样，每行的空值就被均值填充了。

删去csv文件的某一列空值对应的行

可以使用Python的csv模块和pandas库来实现删除CSV文件的某一列空值对应的行。

首先，使用pandas库读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

假设CSV文件中第二列为年龄，现在需要删除年龄为空值的行。可以使用pandas的dropna函数删除这些行：

df.dropna(subset=['age'], inplace=True)

其中，subset参数指定需要删除空值的列名，inplace参数为True表示直接在原DataFrame对象上进行修改。

最后，将修改后的DataFrame对象重新写入CSV文件：

df.to_csv('data.csv', index=False)

其中，index=False表示不将行索引写入CSV文件中。完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(subset=['age'], inplace=True)
df.to_csv('data.csv', index=False)