pandas 按行读取 CSV 并处理 NaN 值的方法

陆遥

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文介绍如何使用 pandas 按行读取 CSV 文件，并演示如何处理数据中的 NaN 值。通过 fillna 方法将 NaN 替换为特定标记，再结合 while 循环从列表中移除该标记，实现数据的清洗与格式化输出。

在使用 pandas 处理数据时，有时需要逐行读取 CSV 文件的内容。那么具体该如何操作呢？

下面我们将通过一个完整的示例来演示这一过程，假设当前已经存在一个待处理的 CSV 文件。

# 1.导入包

import pandas as pd

# 2读入数据

readFile = pd.read_csv('输出路径',encoding='gb2312')

for record in readFile.values:

   print(record)

至此，整个按行读取的流程便已完成。

如果在数据中遇到 NaN 值，应当如何处理？

我们可以在读取文件的操作后，添加以下代码逻辑：

readFile = readFile.fillna('del_token')
在for record in readFile.values后面加入一个while循环
    record = list(record)

while ('del_token' in record):

   record.remove('del_token')
  print(record)
整个代码看起来就像这样子了：
# 1.导入包

import pandas as pd

# 2读入数据

readFile = pd.read_csv('输出路径',encoding='gb2312')

# 给Nan赋值

readFile = readFile.fillna('del_token')
for record in readFile.values:

# 转换列表删除Nan

while ('del_token' in record):

   record.remove('del_token')
# 打印
   print(record)

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