如何更改read_csv对空值的处理

read_csv是pandas库中用于读取CSV文件的函数。在读取CSV文件时，可以通过参数来指定对空值的处理方式。

默认情况下，read_csv会将CSV文件中的空值表示为NaN（Not a Number）。如果想要自定义对空值的处理方式，可以使用na_values参数来指定将哪些值视为NaN。

例如，如果CSV文件中使用"NA"表示空值，可以将na_values参数设置为"NA"，read_csv会将所有"NA"的值视为NaN。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', na_values='NA')

除了使用na_values参数，还可以使用keep_default_na参数来控制是否保留默认的NaN处理方式。默认情况下，keep_default_na为True，即保留默认的NaN处理方式。如果将keep_default_na设置为False，read_csv将不会将任何值视为NaN。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', keep_default_na=False)

read_csv还提供了其他一些参数来处理空值，例如使用skip_blank_lines参数来跳过空行，使用na_filter参数来禁用对空值的过滤等。具体使用哪些参数取决于具体的需求和数据情况。

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