如何在Python中读取CSV并准确统计指定列空白值数量

要实现只统计空白值（空字符串）的数量，同时保留原始的N/A字符串和空白值本身，你可以按以下步骤操作：

1. 读取CSV文件时禁用默认的缺失值识别逻辑，让N/A以字符串形式保留，空白值则保留为空字符串：

import pandas as pd

# 禁用默认缺失值转换，保留原始的N/A字符串和空白值
LoadFile = pd.read_csv(FileName, keep_default_na=False)

2. 统计column 2中的空白值数量：

# 统计值为空字符串的行数
blank_count = (LoadFile['column 2'] == '').sum()
print(blank_count)  # 输出结果为2，符合预期

原理说明 #

• keep_default_na=False：阻止pandas将默认的缺失值标记（如N/A、NaN）自动转换为NaN，确保原始的N/A字符串被完整保留。
• CSV中的空白单元格此时会被读取为空字符串''，直接判断等于空字符串即可精准统计目标空白值的数量，且不会修改原始数据内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jellyse