用Python读取CSV文件时，怎么让'n/a'、'-'这些值自动变成空值？

你问的是： > **如何把文件数据读取？** 结合你当前的练习任务（清洗 `property_data.csv`），以及你代码中已经使用的语句，我来给你一个**简洁、清晰、适合初学者掌握**的答案。 --- ✅ **最核心的读取方法：** ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('property_data.csv') ``` 这行代码就是“把文件数据读取”到 Python 中的标准方式 —— 使用 `pandas` 库的 `read_csv()` 函数，读取 CSV 文件并存储为 DataFrame（表格型数据结构）。 --- 📌 **进阶用法（根据你的练习要求）：** 如果你在读取时想**自动识别某些字符串为缺失值**（比如 `"n/a"`, `"na"`, `"-"`），可以加参数： ```python df = pd.read_csv('property_data.csv', na_values=['n/a', 'na', '-']) ``` 这样这些值会被自动转成 `NaN`（空值），方便后续统一处理。 --- 🔍 **验证是否读取成功：** 读取后你可以立即检查： ```python print(df.shape) # 查看行列数 print(df.head()) # 看前5行数据 print(df.isnull().sum()) # 看每列有多少缺失值 ``` --- 💡 **小贴士：** - 确保文件路径正确。如果文件和 `.py` 脚本在同一文件夹，直接写文件名即可。 - 如果文件在其他位置，要用完整路径，例如： ```python df = pd.read_csv(r'C:\ppk\property_data.csv') # Windows 路径建议加 r 避免转义问题 ``` --- ✅ 总结一句话： > **用 `pd.read_csv('文件名.csv')` 就能把 CSV 文件数据读进 Python，加上 `na_values=...` 可以自定义哪些内容算“缺失值”。** 你现在的代码第4行其实已经是正确的写法了 👍 只是后面第5行语法错误导致程序没跑起来 —— 我们稍后可以帮你修复那个报错 😊 需要我帮你修正整个脚本吗？或者继续讲解下一步？欢迎随时提问！

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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