如何从熊猫数据框中的csv中删除'\ N'空值

【问题标题】：How to remove '\N' null values from csv from a pandas dataframe如何从熊猫数据框中的csv中删除'\ N'空值
【发布时间】：2015-06-20 16:42:03
【问题描述】：

我有一个 12064 行 x 220 列的 csv 文件，其中包含一些以“\N”形式写入的空值。我正在通过以下方式将 csv 数据读入 pandas 数据帧： df = pd.read_csv('my_csv')

处理/删除空值以便我可以对数据执行下游分析的最佳方法是什么？我在想也许最好将 '\N' 字符串转换为 'NaN' 并使用 df.dropna() 方法。如果这是最好的选择，我该怎么做？谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我在想也许最好将 '\N' 字符串转换为 'NaN' 并使用 df.dropna() 方法

pandas.read_csv() 有一个专门用于此的参数

na_values : list-like or dict, default None
Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific per-column NA values

所以，例如

pandas.read_csv('my.csv', na_values=['\N'])

那你就可以轻松使用dropna()就可以了

【讨论】：