如何防止pandas在读取csv时删除'NA‘字符串？

要防止pandas在读取CSV时删除'NA'字符串，可以通过以下两种方法解决：

1. 使用参数keep_default_na=False：在使用pandas.read_csv()函数读取CSV文件时，可以通过设置参数keep_default_na=False来防止pandas将'NA'识别为缺失值并删除。代码示例如下：

import pandas as pd

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

此方法的优势是简单直接，能够确保'NA'被正确地读取为字符串，并保留原始数据中的'NA'。

1. 自定义缺失值列表：如果CSV文件中的其他字符串被误识别为缺失值并删除，可以使用参数na_values自定义缺失值列表，将'NA'添加到列表中，以告诉pandas将其识别为缺失值而不是删除。代码示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', na_values=['NA'])

此方法的优势是可以灵活地自定义缺失值列表，适用于更复杂的情况。

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