python读取csv文件后删除csv文件中有空缺的值的行

可以使用pandas库读取csv文件，并利用dropna方法删除含有空值的行。下面是示例代码：

import pandas as pd

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

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()

# 将处理后的数据保存为新的csv文件
df.to_csv('new_example.csv', index=False)

其中，`example.csv`为原始数据文件名，`new_example.csv`为处理后的新文件名。`dropna`方法默认删除含有任意一个空值的行，如果需要删除全部为`NaN`的行，可以使用`dropna(how='all')`。如果需要删除指定列中含有空值的行，可以使用`dropna(subset=['column_name'])`。

相关问题

python删除读取的csv文件中含有空缺值的那一行

可以使用pandas库来进行删除操作，具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除含有空缺值的行
df.dropna(inplace=True)

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

其中，`inplace=True`表示直接在原始数据上进行修改，`index=False`表示不保存行索引信息。

python实现csv文件均值填补空缺值

以下是Python代码示例，用于从CSV文件中读取数据并计算均值填补空缺值：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每列的均值
mean_values = data.mean()

# 填补空缺值
data.fillna(mean_values, inplace=True)

# 将数据保存回CSV文件中
data.to_csv('data_filled.csv', index=False)

首先使用`pandas`库中的`read_csv`函数从CSV文件中读取数据。然后使用`mean`函数计算每列的均值，并将结果存储在`mean_values`变量中。

接下来，使用`fillna`函数填补空缺值。`inplace=True`表示在原始数据上进行修改，而不是创建一个新的数据副本。这里使用均值填补空缺值，因为均值是一个合理的估计值。

最后，使用`to_csv`函数将填补空缺值后的数据保存回CSV文件中。`index=False`表示不保存行索引。