from pandas import read_csv
df = read_csv(
'D:\\PDA\\4.4\\data.csv'
)
df = read_csv(
'D:\\PDA\\4.4\\data2.csv',
na_values=['a','b']
)
#找出空值的位置
isNA = df.isnull()
#获取出空值所在的行
df[isNA.any(axis=1)]
id key value
2 1251147 商品毛重 NaN
3 1251147 NaN 中国
df[isNA[['key']].any(axis=1)]
id key value
3 1251147 NaN 中国
df[isNA[['key', 'value']].any(axis=1)]
df.fillna('未知')
id key value
0 1251147 品牌 Apple
1 1251147 商品名称 苹果iPad mini 3
2 1251147 商品毛重 未知
3 1251147 未知 中国
4 1251147 硬盘 128G
5 1251147 尺寸 7.8英寸-9英寸
#直接删除空值
newDF = df.dropna()
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