我帮你捋捋这个问题——这大概率是CSV文件本身的格式/编码小瑕疵，而非pandas read_csv的通用错误。毕竟同一数据源转成XLSX后就能正常读取，说明数据本身没问题，问题出在CSV的解析环节。

核心现象回顾 #

• 用read_csv读取时，部分日期区间（比如2017/04/01 23点左右）的h50字段全为NaN
• 把同一CSV转成XLSX后用read_excel读取，对应时间段的数据完全正常
• 问题仅出现在无规律的部分日期，不是全局异常

可能的原因&验证方法 #

1. CSV文件的分隔符/转义异常

CSV文件里可能存在未正确转义的换行符、引号，或者行尾多出来的分隔符，导致pandas解析时字段错位——看起来是h50列缺值，实际是列对应错了。

• 验证：用文本编辑器（比如Notepad++）打开CSV，定位到2017/04/01 23点的行，看看数值字段有没有被引号包裹、或者行尾有没有多余的逗号。
• 解决尝试：

  resume = pnd.read_csv(
      "/content/gdrive/MyDrive/hcln/h_RiA_0.50_full_time.csv",
      parse_dates=[0],
      engine='python',  # Python引擎比默认的C引擎容错性更强
      skip_blank_lines=False  # 保留空行，方便排查错位
  )
  

2. 编码问题

CSV文件可能用了非UTF-8的编码（比如Latin1、CP1252），导致pandas解析时部分字符乱码，数值无法被识别成float，最终变成NaN。

• 解决尝试：

  resume = pnd.read_csv(
      "/content/gdrive/MyDrive/hcln/h_RiA_0.50_full_time.csv",
      parse_dates=[0],
      encoding='latin1'  # 常见的非UTF8编码，也可以试试'cp1252'
  )
  

3. 数值字段的特殊格式干扰

Excel会自动处理数值里的隐藏字符（比如空格、千分位分隔符、非打印字符），但pandas默认不会。如果CSV里的h50值带有这些干扰项，就会被解析成NaN。

• 解决尝试：用转换器强制清理数值字段

  def clean_h50(x):
      x = x.strip()  # 去掉前后空格
      if not x:
          return pd.NA
      # 如果有千分位逗号，替换成小数点（根据实际情况调整）
      return float(x.replace(',', '.'))
  
  resume = pnd.read_csv(
      "/content/gdrive/MyDrive/hcln/h_RiA_0.50_full_time.csv",
      parse_dates=[0],
      converters={'h50': clean_h50}
  )
  

4. 日期解析的隐性匹配问题

虽然你指定了parse_dates=[0]，但可以确认下CSV和XLSX解析后的日期索引是否完全一致：

# 读取CSV后检查索引类型和值
print(resume.index.dtype)
print(resume.index[resume.index.str.contains('2017-04-01 23')])

如果索引格式有细微差异，也会导致loc查询时看似匹配但实际数值异常，但从你的示例看，这个可能性较低。

下一步排查建议 #

1. 先用resume.info()对比CSV和XLSX读取后的h50列非空值数量，确认缺失的范围
2. 用resume[resume['h50'].isna()]导出所有缺失行，去CSV里找对应的原始内容，看有没有共性问题
3. 逐步尝试上面的参数调整，大概率能定位到问题根源

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alramirezca