导入csv文件时，Pandas会删除空白/未知字符

导入CSV文件时，Pandas会删除空白/未知字符。Pandas是一个开源的数据分析和数据操作工具，提供了丰富的功能来处理和操作结构化数据。当使用Pandas的read_csv函数导入CSV文件时，它会自动解析文件并将其转换为一个DataFrame对象。

在导入CSV文件时，Pandas会删除空白/未知字符的好处是可以清理数据，避免由于空白或未知字符引起的数据分析错误或异常。这样可以确保数据的准确性和一致性。

导入CSV文件时，Pandas会按照以下步骤删除空白/未知字符：

1. 首先，Pandas会检查每一列的数据类型，将其解析为相应的类型。
2. 然后，Pandas会检查每个单元格的值，如果发现空白或未知字符，则会将其删除或替换为缺失值（NaN）。
3. 最后，Pandas会根据指定的参数进行数据清洗和转换，如删除重复行、处理缺失值等。

Pandas提供了一些参数来自定义导入CSV文件时的空白/未知字符处理方式，例如：

• na_values：可以指定将哪些值识别为缺失值。
• keep_default_na：可以设置是否保留默认的缺失值标记。

导入CSV文件时，Pandas的常用方法是使用read_csv函数，示例代码如下：

import pandas as pd

# 导入CSV文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 查看导入的数据
print(df.head())

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