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我有一个非常大的csv,我需要阅读.为了使这快速和节省RAM使用我使用read_csv并将一些列的dtype设置为np.uint32.问题是某些行缺少值,而pandas使用float来表示这些值.

1. 是否可以简单地跳过缺少值的行？我知道在读完整个文件后我可以这样做,但这意味着我不能在那之前设置dtype,所以会使用太多RAM.
2. 是否可以将缺失值转换为我在读取数据期间选择的其他值？