用python去掉csv数据中有空值的行

可以使用 pandas 库来读取 csv 文件，并使用 dropna() 方法删除包含空值的行。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')

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

# 将处理后的数据保存到新的 csv 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

将 `your_file.csv` 替换为你要处理的 csv 文件名，将 `new_file.csv` 替换为你想要保存的新文件名即可。另外，`index=False` 参数表示不保存行索引。

相关问题

使用python去除csv中缺失值

在Python中，我们可以使用pandas库来去除CSV中的缺失值。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('file.csv')

3. 去除缺失值

df = df.dropna()

4. 将处理后的数据保存到新的CSV文件中

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

注意：`dropna()`函数会默认删除包含任意NaN或者空值的行，如果想要删除包含全部NaN或空值的行，可以使用`dropna(how='all')`。

python csv 空值处理

在Python中处理CSV文件中的空值通常涉及到两个主要方面：读取文件时识别空值和写入文件时处理空值。

1. **读取CSV文件中的空值**：
Python的标准库`csv`模块在读取CSV时，默认会将逗号分隔的空字段视为None。例如，如果CSV中有"Name,"这样的行，它会被解析为`['Name', None]`。你可以直接处理None值，也可以设置`csv.reader`的`skipinitialspace`参数为True，去除首部空白导致的空值。

import csv

with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        # 检查并处理空值
        cleaned_row = [cell if cell else '' for cell in row]

2. **写入CSV文件时处理空值**：
如果你想在写入CSV时保持兼容性，可以使用`csv.writer`的`writerow()`函数，当传递列表中的元素包含None时，会被转换为''。如果你需要保留原始的None，可以在写入前将其替换为特定标记，如``或者其他的值。

import csv

data = [['Name', 'Age'], ['John', 25], ['', 30], ['Jane', None]]

with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    for row in data:
        writer.writerow(row)