Question

我将基于日期列的CSV文件拆分为单独的文件。但是，某些行确实包含日期，但其他行包含日期。我想从CSV中删除包含空单元格的这些行。但我不知道该怎么做。

这是我的代码：

csv.field_size_limit(sys.maxsize)

with open(main_file, "r") as fp:
    root = csv.reader(fp, delimiter='\t', quotechar='"')
    result = collections.defaultdict(list)
    next(root)
    for row in root:
        year = row[0].split("-")[0]
        result[year].append(row)

for i,j in result.items():
    row_count = sum(1 for row in j)
        print(row_count)
        file_path = "%s%s-%s.csv"%(src_path, i, row_count)
        with open(file_path, 'w') as fp:
            writer = csv.writer(fp, delimiter='\t', quotechar='"')
            writer.writerows(j)

Answer 1

Pandas非常适合这种情况，特别是如果您希望将其轻松调整为其他文件格式。当然，人们可以认为这是一种矫枉过正。要删除包含空单元格的行：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv('example.csv', sep='\t')
>>> print data
   A   B   C
0   1   2  5
1 NaN   1  9
2   3   4  4
>>> data.dropna()
   A   B   C
0   1   2  5
2   3   4  4
>>> data.dropna().to_csv('example_clean.csv')

我离开执行拆分并使用pandas保存到单独的文件中作为练习，如果你想要开始学习这个伟大的包：）

Answer 2

这会跳过所有包含至少一个空单元格的行：

with open(main_file, "r") as fp:
    ....
    for row in root:
         if not all(map(len, row)):
              continue

Answer 3

Pandas是处理任何类型数据处理的最佳Python。如需帮助，您可以查看链接： - http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

使用Python从CSV中删除包含空单元格的行

3 个答案: