擅长:python、mysql、java
<p>您可以简单地通过传递<code>na_values</code>然后执行<code>drop_na</code>来解析数据。要处理顶部的垃圾行,可以在读取csv时使用<code>skiprows</code>。下面是可能帮助您实现上述目标的示例代码</p>
<p>阅读csv</p>
<pre><code>df = pd.read_csv('/tmp/test.csv', na_values=['null'], keep_default_na=True, skiprows=3)
</code></pre>
<p>虽然我相信默认情况下null被作为na值,但是为了安全起见,您可以使用上面的值</p>
<p>然后,您可以基于列简单地删除na行</p>
<pre><code>df.drop_na(subset=column_name)
</code></pre>