读取csv文件时第一行并不是空值，也要输出出来怎么办

如果第一行不是空行，你可以通过设置`header`参数来指定读取的行数。例如，如果你想要读取前两行（包括第一行），可以这样写：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv', header=1)

在这个例子中，我把`header`参数设置为1，表示读取第2行（第一行是0）。这样就可以把第一行作为数据的一部分读取进来了。

相关问题

删去csv文件的某一列空值对应的行

可以使用Python的csv模块和pandas库来实现删除CSV文件的某一列空值对应的行。

首先，使用pandas库读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

假设CSV文件中第二列为年龄，现在需要删除年龄为空值的行。可以使用pandas的dropna函数删除这些行：

df.dropna(subset=['age'], inplace=True)

其中，subset参数指定需要删除空值的列名，inplace参数为True表示直接在原DataFrame对象上进行修改。

最后，将修改后的DataFrame对象重新写入CSV文件：

df.to_csv('data.csv', index=False)

其中，index=False表示不将行索引写入CSV文件中。完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(subset=['age'], inplace=True)
df.to_csv('data.csv', index=False)

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。