python - Python Pandas 识别不正确的数据

Question

我有一个用逗号分隔的 csv 文件，每行有 215 列。这些文件非常大，我正在使用带有块的 pandas 数据帧 pd.read_csv() 来读取数据。文件中的一行有 214 列而不是 215 列，但数据框读取数据，并将 NaN 应用于最后一列。

有没有办法在熊猫数据框中识别这一行，因为我更喜欢数据框而不是 csv_reader。

注意：最后一列也可以为空，因此按等于空的最后一列过滤数据框将不起作用

标签： pythonpandascsv

Answer 1

您可以按行对空值求和，然后过滤总和不等于 0 的那些，这将为您提供带有空值的行。

df[df.isnull().sum(axis=1)!=0]