熊猫阅读CSV千个分隔符和nans
是一个关于数据处理和数据分析方面的问题。
- 熊猫阅读CSV（Comma-Separated Values）文件是指使用逗号作为数据字段的分隔符的文本文件，常用于存储和传输表格数据。除了逗号，也可以使用其他字符作为分隔符，比如千个分隔符。
千个分隔符指的是在数字中每隔三位使用一个特定字符进行分隔，一般是逗号或者句点。它的作用是提高数字的可读性，方便人们阅读和理解大数字。在CSV文件中，如果数据中的数字使用了千个分隔符，熊猫库可以通过指定适当的分隔符参数来正确地读取和解析这些数字。
- "nans" 是缺失值（Missing Values）的表示方式。在数据分析过程中，经常会遇到数据缺失的情况，即某些数据项没有有效值。为了方便处理和分析这些缺失值，熊猫库使用特殊的标记来表示缺失值，默认情况下使用"NaN"（Not a Number）来表示。
"NaN"是熊猫库中的一种特殊数据类型，用于表示缺失值或无效值。在熊猫库中，可以使用函数如isnull()和dropna()等来处理和清除包含缺失值的数据。
熊猫阅读CSV千个分隔符和nans的应用场景包括但不限于：
- 数据清洗和预处理：在读取CSV文件时，可以指定千个分隔符参数来正确解析包含千位分隔符的数字，同时可以处理和处理缺失值。
- 数据分析和统计：在进行数据分析和统计计算时，熊猫库能够自动处理和忽略缺失值，确保结果的准确性和一致性。
对于这个问题，腾讯云并没有专门的产品或者服务与之相关。但是，腾讯云的云服务器、云数据库、大数据服务等产品可以提供数据存储、处理和分析的能力，可以帮助用户在云环境下进行数据处理和分析工作。
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00:45;-;my_dataframe = pd.read_csv(csv_path,thousands='.'
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、、、、
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""")
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for i, j in csv.iterrows
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