import pandas as pd

def load_csv(filename):
    df = pd.read_csv(
        filename,
        sep='|',
        header=None,
        names=['dt', 'symbol', 'a', 'b', 'dir', 'price', 'comment'],
        dtype=str
    )

    # Rimuove spazi e colonne vuote
    df = df.apply(lambda col: col.str.strip() if col.dtype == "object" else col)

    # Conversione robusta
    df['a'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce')
    df['b'] = pd.to_numeric(df['b'], errors='coerce')
    df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')

    # Elimina righe non convertibili
    df = df.dropna(subset=['a', 'b', 'price'])

    return df