Python读取具有不同行数的csv文件

我有一个csv文件，格式如下

x1,y1,x2,y2,x3,y3
1,1,2,2,6.5,7.5
2,2,-1,-1,,
,,-2,-3,,
,,-5,-5,,

我想绘制列

（x1，y1）

，

（x2，y2）

和

（x3，y3）

，例如

rd1 = some_csv_reader('filename.csv')
matplotlib.pyplot.plot(rd1[:,0],rd1[:,1],rd1[:,2],rd1[:,3])

我试着使用pandas.read_csv（），但它将空条目放入

nan

pandas.fwf（）

不分隔列。我希望在读取过程中排除数组中的任何空位置，而不是使用类似的方法。我该怎么做？

• 如果要打印数据，请选择两个一组的列，然后打印每组。
  • 列表理解创建了一个

    元组的
    列表
    
    [索引（['x1'，y1'，dtype='object'）、索引（['x2'，y2'，dtype='object'）、索引（['x3'，y3'，dtype='object'）]
    
    

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#阅读csv
df=pd.read\u csv（'test.csv'））
#选择任意两列并打印它们
N=2#要合并的连续列数
对于[df.columns[n:n+n]中的d，对于范围内的n（0，len（df.columns），n）]：
x、 y=d
plt.散射（x，y，数据=df，标签=y）
plt.legend（）

• 请注意，有些点是重叠的

作为直线图

• 如果需要，使用标记帮助区分数据

markers=['o'、'*'、'+']
N=2
对于枚举中的i，d（[df.columns[n:n+n]表示范围（0，len（df.columns），n）]：
x、 y=d
plt.plot（x，y'，，marker=markers[i]，data=df，label=y）
plt.legend（）

将每组

x

和

y

组合成一个组

#选择每组两列，并将数据框附加到列表中
df_list=list（）
N=2
对于[df.columns[n:n+n]中的d，对于范围内的n（0，len（df.columns），n）]：
d=df[d]
d、 columns=['x'，'y']#重命名列
df_列表。追加（d）
#连接数据帧列表
dfc=pd.concat（df_列表）
#清理数据帧
dfc=dfc.dropna（）.drop_duplicates（）.sort_值（'x'）.reset_索引（drop=True）
#显示器（dfc）
xy
0 -5.0 -5.0
1 -2.0 -3.0
2 -1.0 -1.0
3  1.0  1.0
4  2.0  2.0
5  6.5  7.5
#密谋
plt.plot（'x'，'y'，''，data=dfc）

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查看此帖子：您希望有什么样的行为？具体来说，您希望空位置使用什么值？我个人更喜欢使用

nan

，除非这是数据中的一个可能值。如果要将其更改为空字符串（这意味着具有空值的列将不具有数字数据类型，因此在使用代码时必须进行一些转换），可以使用

pd.read\u csv（filename，keep\u default\u na=False）

。