将 csv 读入 pandas 数据帧但避免 NaN 行

Posted 2023-02-15

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【中文标题】将 csv 读入 pandas 数据帧但避免 NaN 行【英文标题】：Read csv into pandas dataframe but avoid NaN rows 【发布时间】：2021-12-27 14:32:45 【问题描述】：

我有一个包含 73 行数据和 16 列的 csv 文件，我想读取它并将其传递给 pandas 数据框，但是当我这样做时

data_dataframe = pd.read_csv(csv_file, sep = ',')

我得到 3152 行和 22 列，其中包含 73 行和 16 列数据，其余的只是纯 NaN 值。如何告诉 pandas 读取有效的行和列数据并避免所有这些额外的 NaN 数据？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

它有一个简单的功能：

给定一个数据框df，使用下面的df. dropna()函数。

【讨论】：

【参考方案2】：

首先，对整个数据进行可视化

import seaborn as sn
sn.heatmap(data_dataframe.isna())

然后如果你想删除有“nan”使用的行

data_dataframe.dropna()

如果你想删除连续行使用（默认axis = 0所以不需要指定它）

data_dataframe.drop(index = data_dataframe.index[1:3], inplace = True)

如果你想删除任何特定的行，请使用

data_dataframe.drop(index = [1,3,5], inplace = True)

【讨论】：

以上是关于将 csv 读入 pandas 数据帧但避免 NaN 行的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章