防止Pandas read_csv将NA解释为NaN，但为空值保留NaN

在Pandas中，read_csv函数默认将NA值解释为NaN。如果想要防止read_csv将NA解释为NaN，但仍然保留为空值，可以通过指定参数来实现。

在read_csv函数中，可以使用na_values参数来指定将被解释为NaN的值。可以将该参数设置为一个列表，包含需要被解释为NaN的值。例如，如果想要将"NA"和"NULL"解释为NaN，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'NULL'])

这样，read_csv函数会将"NA"和"NULL"视为NaN，但是保留为空值。

在Pandas中，NaN表示缺失值，它在数据分析和处理中非常常见。当读取数据时，Pandas会将缺失值标记为NaN，以便后续的数据清洗和处理。NaN值在数据分析中具有很大的灵活性，可以方便地进行过滤、填充或删除操作。

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