如何强制 Pandas "read_csv" 函数保留空白值

Question

我有一个包含 1 列和 2302 行的 csv，其中 8 行是空白的。空白是指它们完全空白（即没有空格或任何东西）。

当我使用下面的 Python 代码将 csv 读入 Pandas 数据帧时，输出 "judg_count" 被截断为 2294 行（即，带有空白值的 8 行被自动删除) 而不是 2302 行。

judg_count=pd.read_csv('sample_data.csv')

我试过以下多种代码：

judg_count=pd.read_csv('sample_data.csv').fillna(' ')

judg_count=pd.read_csv('sample_data.csv').replace('',np.nan)

judg_count = pd.read_csv('sample_data.csv', na_filter= False)

judg_count = pd.read_csv('sample_data.csv').fillna(value = 0)

不幸的是，其中 none 有效，因为当我调用 "judg_count" 变量时，它仍然总是返回 2294 行，并自动删除了空白行。

我的问题是有没有办法强制 Pandas 在读取 csv 时保留那些空白行？

下面是我的 CSV 中一些行的屏幕截图。请注意单元格 #25 处的空白值：

Answer 1

有关键字可以传：

judg_count=pd.read_csv('sample_data.csv', skip_blank_lines=False)

您可以在此处的文档中阅读更多内容： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

如何强制 Pandas "read_csv" 函数保留空白值

How to force Pandas "read_csv" function to keep blank values

python

null

nan

pandas