from pandas import read_csv

df = read_csv(

'D:\\PDA\\4.4\\data.csv'

)

df = read_csv(

'D:\\PDA\\4.4\\data2.csv',

na_values=['a','b']

)

#找出空值的位置

isNA = df.isnull()

#获取出空值所在的行

df[isNA.any(axis=1)]

id  key value

2  1251147  商品毛重  NaN

3  1251147  NaN    中国

df[isNA[['key']].any(axis=1)]

id  key value

3  1251147  NaN    中国

df[isNA[['key', 'value']].any(axis=1)]

df.fillna('未知')

id  key          value

0  1251147    品牌          Apple

1  1251147  商品名称  苹果iPad mini 3

2  1251147  商品毛重            未知

3  1251147    未知            中国

4  1251147    硬盘          128G

5  1251147    尺寸      7.8英寸-9英寸

#直接删除空值

newDF = df.dropna()