df = pd.read_csv(filepath).dropna()

df = pd.read_csv(filepath).dropna() 是一个用于读取CSV文件并删除缺失值的代码。read_csv()函数接受一个文件路径作为参数，并返回一个DataFrame对象。dropna()函数用于删除DataFrame中的缺失值。这样，df变量将包含一个没有缺失值的数据集。

相关问题

df = pd.read_csv(filepath)

df = pd.read_csv(filepath)是Pandas库中的一个函数，用于从CSV文件中读取数据并将其存储为一个DataFrame对象。下面是对该函数的介绍：

1. `pd`：`pd`是Pandas库的常用别名，用于引用Pandas库中的函数和类。

2. `read_csv()`：`read_csv()`是Pandas库中的一个函数，用于从CSV文件中读取数据。它接受一个文件路径作为参数，并返回一个DataFrame对象。

3. `filepath`：`filepath`是CSV文件的路径，可以是本地文件路径或者网络文件路径。可以使用相对路径或绝对路径指定文件的位置。

使用`pd.read_csv(filepath)`函数可以读取CSV文件，并将其内容存储在一个DataFrame对象中，以便后续进行数据分析和处理。

pd.read_csv on_bad

pd.read_csv函数是pandas库中的一个函数，用于读取csv文件并将其作为DataFrame返回。在这个函数中，可以设置参数on_bad_lines来控制对于错误行的处理方式。如果设置为'skip'，则会跳过错误的行。另外，还可以设置参数sep来指定分隔符。

示例中给出了三种不同的读取方式：文件路径读取、网页上的文件读取和文件对象读取。在文件路径读取和文件对象读取中，可以通过设置sep参数来指定分隔符；而在网页上的文件读取中，不需要设置sep参数，函数会自动根据文件内容进行分隔。

这里提供了一个更简洁的写法，可以直接使用on_bad_lines和low_memory参数来实现相同的效果：df = pd.read_csv(filepath, on_bad_lines='skip', low_memory=False)。