python数据清理时怎么删掉scv中行数据

可以使用pandas库中的dropna函数来删除csv文件中的行数据。具体操作步骤如下：

1. 首先读取csv文件，使用read_csv函数来读取csv文件的数据

2. 然后使用dropna函数，该函数可以删除有缺失值的行数据，默认情况下它会删除所有包含缺失值的行，如果只需要删除某些特定列中的缺失值，则可以指定axis参数

3. 最后将处理好的数据重新写入到csv文件中，使用to_csv函数即可。

示例代码：

import pandas as pd

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

# 删除含有缺失值的行数据
clean_data = data.dropna()

# 将处理好的数据写入到csv文件中
clean_data.to_csv('clean_data.csv', index=False)

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可以利用pandas库中的drop()方法，例如对于一个名为df的DataFrame对象，要删除第3行数据，可以使用以下语句：df = df.drop(2)。其中2表示第3行数据的索引（从0开始）。如果要删除多行，则可以使用列表的方式传入多个索引，例如：df = df.drop([2,5,7])，表示删除第3、6、8行数据。

pythonpandas文件打开scv

可以使用Pandas库中的read_csv函数来打开CSV文件，示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 显示前5行数据
print(df.head())

其中，file.csv是你要打开的CSV文件名，read_csv函数可以自动识别文件的编码格式、分隔符等参数，返回一个Pandas的DataFrame对象。你可以进一步使用Pandas提供的函数来操作和分析数据。