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问pandas read_csv删除空行
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Stack Overflow用户

提问于 2018-09-02 17:02:34

回答 5查看 20.8K关注 0票数 7

在定义每一列的数据类型时，我将CSV文件读入为DataFrame。如果CSV文件中有空行，则此代码将显示错误。如何读取没有空白行的CSV？

dtype = {'material_id': object, 'location_id' : object, 'time_period_id' : int, 'demand' : int, 'sales_branch' : object, 'demand_type' : object }

df = pd.read_csv('./demand.csv', dtype = dtype)

我想了一个解决方法来做这样的事情，但不确定这是否是有效的方法：

df=pd.read_csv('demand.csv')
df=df.dropna()

然后在df中重新定义列数据类型。

编辑:代码-

import pandas as pd
dtype1 = {'material_id': object, 'location_id' : object, 'time_period_id' : int, 'demand' : int, 'sales_branch' : object, 'demand_type' : object }
df = pd.read_csv('./demand.csv', dtype = dtype1)
df

错误- ValueError: Integer column has NA values in column 2

我的CSV文件的快照-

csv

blank-line

python

pandas

回答 5

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-21 04:10:57

这对我很有效。

def delete_empty_rows(file_path, new_file_path):
    data = pd.read_csv(file_path, skip_blank_lines=True)
    data.dropna(how="all", inplace=True)
    data.to_csv(new_file_path, header=True)

票数 5

Stack Overflow用户

发布于 2018-09-02 17:12:26

像这样尝试smth：

data = pd.read_table(filenames,skip_blank_lines=True, a_filter=True)

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2020-06-29 23:46:28

解决方案可能是：

data = pd.read_table(filenames,skip_blank_lines=True, na_filter=True)

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/52135459

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