我有一個非常大的 CSV 檔案，其中包含許多以“\N”為值的單元格。例如：
| OBJ_1 | OBJ_2 | 三氯乙酸 |
|---|---|---|
| 16908 | 37152 | 2019-07-29 01:13:37 |
| 37152 | 16908 | 2019-07-29 01:13:37 |
| 16908 | 37152 | 2019-07-29 01:13:37 |
| \N | 16908 | 2019-07-29 01:13:37 |
| 19483 | 23132 | \N |
| 22829 | \N | 2019-07-29 01:13:37 |
當我運行函式來讀取檔案時：pd.read_csv("path")
我得到錯誤：ValueError: could not convert string to float: '\\N'
如何讀取具有“\N”值的 CSV 檔案并將它們忽略或替換為某些默認值（如零或未定義）？
uj5u.com熱心網友回復：
根據檔案，您可以使用na_values引數自動將這些轉換為 NaN，如下所示：
df = pd.read_csv("path", na_values="\\N")
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標籤：Python熊猫CSV