python 已知数据property-data.csv文件，请编写程序判断那些行有空值，并删除其中有空值的行

可以使用 pandas 库来读取 CSV 文件，并对其中的空值进行处理。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('property-data.csv')

# 判断哪些行有空值
null_rows = df.isnull().any(axis=1)

# 删除有空值的行
df = df[~null_rows]

# 输出处理后的结果
print(df)

在这个例子中，我们首先使用 pandas 库的 `read_csv` 函数读取了 `property-data.csv` 文件，并将其存储在一个名为 `df` 的 DataFrame 中。接着，我们使用 `isnull` 函数判断了每一行是否有空值，并将结果存储在一个名为 `null_rows` 的 Series 中。最后，我们使用 `~` 运算符对 `null_rows` 取反，得到一个只包含没有空值的行的 DataFrame，并将其赋值给了 `df` 变量。最终的结果通过 `print` 函数输出。

需要注意的是，如果 CSV 文件中有列名的话，pandas 库会自动将第一行作为列名处理。如果没有列名，可以通过 `header=None` 参数告诉 pandas 库不要将第一行作为列名处理。

相关问题

创建csv_file函数实现以下功能1 、对cs-training.csv文件中的数据集去掉空值存入“TrainData.csv”文件中.创建data_handle国数，实现以下功能,1﹑将TrainData.csv文件读取到DataFrame对象中，打印数据集中 age列的最大值﹑最小值和中位数

下面是实现你所需功能的代码：

import pandas as pd

# 定义函数，去掉空值并保存为新的CSV文件
def create_csv_file():
    # 读取原始CSV文件
    df = pd.read_csv('cs-training.csv')
    # 去掉空值
    df = df.dropna()
    # 保存为新的CSV文件
    df.to_csv('TrainData.csv', index=False)

# 定义函数，读取TrainData.csv文件，并统计age列的最大值、最小值和中位数
def data_handle():
    # 读取TrainData.csv文件
    df = pd.read_csv('TrainData.csv')
    # 统计age列的最大值、最小值和中位数
    age_max = df['age'].max()
    age_min = df['age'].min()
    age_median = df['age'].median()
    # 打印结果
    print('Age max value:', age_max)
    print('Age min value:', age_min)
    print('Age median value:', age_median)

你可以先调用 `create_csv_file` 函数，将原始数据集的空值去掉并保存为新的CSV文件，然后再调用 `data_handle` 函数，读取新的CSV文件并统计age列的最大值、最小值和中位数。

import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') new_df = df.dropna() print(new_df.to_string())这段代码什么意思

这段代码的意思是：

1. 引入pandas库并将其命名为pd。
2. 使用pandas的read_csv函数读取名为"property-data.csv"的CSV文件，并将其存储在变量df中。
3. 使用df的dropna函数删除df中的空值，并将结果存储在变量new_df中。
4. 使用new_df的to_string函数打印new_df的字符串表示（注意，这将打印所有行和列，不会使用摘要信息）。

注意，这只是一段代码的片段，它可能在实际应用中包含更多的语句。