Python 如何将数据集读入pandas中并删除列数不均匀的行

我正在尝试读取一个数据集，该数据集几乎没有列计数不均匀的行（“参差不齐”）。我想省去那些行，读其余的行。是否可以在pandas中，而不是将数据集分解为单独的数据帧并将它们组合起来？

如果我理解您的问题，您的列不均匀，但希望删除所有不包含所有列的行。如果是这样，只需读取整个数据集（read_csv），然后在数据帧上调用dropna（）。dropna（）有一个名为“how”的swarm，默认为“any”。。。也就是说，如果给定行（或列）中的任何项为NA。（也可以考虑执行“inplace=True”）。另请参见：

如果我理解您的问题，您有不均匀的列，但希望删除不包含所有列的任何行。如果是这样，只需读取整个数据集（read_csv），然后在数据帧上调用dropna（）。dropna（）有一个名为“how”的swarm，默认为“any”。。。也就是说，如果给定行（或列）中的任何项为NA。（也可以考虑执行“inplace=True”）。另请参见：

您能否提供一个样本数据来重现问题？如果你能读懂它，那么你只需要在事后删除那些不好的行。否则，您可能需要

error\u bad\u line

参数。是的，请显示一个简单的MCVE。您是否还需要处理这些行具有完整列计数，但恰好包含（显式）NAs的情况？如果是，发布一份强调这一点的MCVE。你能提供一份复制问题的样本数据吗？如果你能读懂它，那么你只需要在事后删除那些不好的行。否则，您可能需要

error\u bad\u line

参数。是的，请显示一个简单的MCVE。您是否还需要处理这些行具有完整列计数，但恰好包含（显式）NAs的情况？如果是的话，发布一个强调这一点的MCVE。但是这个黑客也会删除那些确实有完整列计数的行，但是碰巧包含NAs。（'explicit NAs'而不是'NAs，因为省略了列'）但是这个黑客也会删除那些确实有完整列计数，但碰巧包含NAs的行。（“显式NAs”而不是“由于省略列而导致NAs”）