python处理csv中的缺失值_Python中重复值、缺失值、空格值处理

在Python中处理CSV文件中的缺失值可以使用pandas库。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 查看缺失值数量
print(df.isnull().sum())

# 删除所有包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 替换缺失值为指定值，例如0
df = df.fillna(0)

# 替换指定列的缺失值为指定值
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)

其中，`isnull()`函数用于检查缺失值，`sum()`函数用于统计缺失值数量。`dropna()`函数用于删除包含缺失值的行，`fillna()`函数用于替换缺失值。你可以根据具体的需求选择适合的方法来处理CSV文件中的缺失值。