csv中缺失值那一格是No Info如何删除哪一行

你可以使用 pandas 库中的 dropna 函数来删除包含缺失值的行。在读取 csv 文件时，你可以使用 na_values 参数指定将 "No Info" 视为缺失值。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件，将 "No Info" 视为缺失值
df = pd.read_csv('your_file.csv', na_values=['No Info'])

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 输出处理后的结果
print(df)

需要注意的是，这里的 dropna 函数默认只会删除包含任何缺失值的行。如果你需要删除包含特定列缺失值的行，可以使用 subset 参数指定需要检查的列名。例如，如果你想删除 "Age" 列缺失值的行，可以这样实现：

df = df.dropna(subset=['Age'])

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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 csv删除一行具有两个以及两个以上缺失值的行。

以下是一个示例代码，可以读取CSV文件并删除具有两个或更多缺失值的行：

import csv

# 打开CSV文件并读取数据
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [row for row in reader]

# 删除具有两个或更多缺失值的行
clean_data = [row for row in data if row.count('') < 2]

# 将清洗后的数据写回CSV文件
with open('clean_data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(clean_data)

在这个示例中，我们首先使用 `csv.reader` 读取CSV文件中的所有行，并将它们存储在一个列表中。我们然后使用列表推导式过滤出具有两个或更多缺失值的行，并将结果存储在另一个列表中。最后，我们使用 `csv.writer` 将清洗后的数据写回到一个新的CSV文件中。

请注意，在这个示例中，我们使用了一个简单的计数函数 `count()` 来计算每行中的缺失值数量。这仅适用于CSV文件中不包含任何包含逗号的数据项的情况。如果CSV文件中包含逗号，需要使用其他方法来解析数据。