怎么将csv缺失值数量排第19的数据删除，并更新

可以使用Pandas库中的drop()方法来删除缺失值数量排名第19的数据，使用isnull()方法和sum()方法来计算每列缺失值的数量，使用rank()方法对缺失值数量进行排名，然后使用loc[]方法来定位缺失值数量排名第19的数据，并使用drop()方法进行删除。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库，读取CSV文件并将其存储在一个Pandas数据帧中，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')

2. 使用isnull()方法和sum()方法来计算每列缺失值的数量，并使用rank()方法对缺失值数量进行排名，例如：

missing_rank = df.isnull().sum().rank(ascending=False)

这里将数据帧中每列缺失值的数量进行排名，并将结果存储在名为missing_rank的Series对象中。

3. 使用loc[]方法来定位缺失值数量排名第19的数据，并使用drop()方法进行删除，例如：

missing_col = missing_rank[missing_rank == 19].index[0]
df = df.dropna(subset=[missing_col])

这里使用loc[]方法和布尔索引来定位缺失值数量排名第19的列，并使用drop()方法进行删除。

4. 运行上述代码后，就可以将缺失值数量排名第19的数据进行删除，并更新数据帧df。

需要注意的是，drop()方法中的subset=[missing_col]参数表示要删除的是该列中的缺失值。另外，如果想要删除行中的缺失值，可以省略subset参数。例如：

df = df.dropna()

这里使用drop()方法删除包含缺失值的行，并更新数据帧df。