读取csv数据怎么去除NAN

值和空白行？

在Python中，可以使用pandas库来读取csv文件并处理缺失值和空白行。首先，使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，然后使用dropna函数删除包含缺失值的行。示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna(axis=0, how='any')

# 删除空白行
df = df.dropna(axis=0, how='all')

其中，参数axis=0表示按行操作，how='any'表示只要该行包含一个缺失值就删除，how='all'表示该行全部为缺失值才删除。如果要删除空白行，则需要使用how='all'。