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我有一个csv文件，看起来像这样：
"concentration"
"5"
"5"
"5"
"5"
"5"
"nan"
"nan"
"nan"
"nan"
"nan"
如果我使用pandas read_csv读取它，则“ nan”值将自动解释为NaN。但我想保留它们为字符串。第7行（实际上没有写入任何内容）应该是NaN的缺失值。
我试图这样阅读：
df = pd.read_csv(path, dtype= {'concentration': 'string'}, quoting = csv.QUOTE_NONNUMERIC, sep=',')
有人可以帮忙吗？
看起来您可以使用keep_default_na和na_values。从文档：
na_values : list-like or dict, default None
Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific per-column NA values
keep_default_na : bool, default True
If na_values are specified and keep_default_na is False the default NaN values are overridden, otherwise they’re appended to
所以这是代码
pd.read_csv('c:\\temp\\temp.txt', keep_default_na=False, na_values=[''])
concentration
0 5
1 5
2 5
3 5
4 5
5 NaN
6 nan
7 nan
8 nan
9 nan
10 nan
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