Review Cách xóa các ô trống trong csv bằng Python
Thủ Thuật Hướng dẫn Cách xóa những ô trống trong csv bằng Python Chi Tiết
Hoàng Nhật Mai đang tìm kiếm từ khóa Cách xóa những ô trống trong csv bằng Python được Update vào lúc : 2022-12-25 15:32:04 . Với phương châm chia sẻ Kinh Nghiệm Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi Read nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha.Nhập csv vào đối tượng Pandas DataFrame những chuyến bay = pd. read_csv('chuyến bay. csv') Kiểm tra hình dạng tài liệu của bạn ở định dạng (hàng, cột) chuyến bay. hình dạng (Tùy chọn) Kiểm tra tất cả những giá trị null trong tập tài liệu của bạn. Điều này sẽ trả về một giá trị boolean nếu mỗi ô là null. Điều này hoàn toàn có thể mất nhiều thời gian và hoàn toàn có thể không đặc biệt hữu ích trong một tập tài liệu rất lớn
Không có tùy chọn bỏ qua hàng trong hàm read_csv, vì vậy bạn cần tự làm. Hy vọng rằng có một phương pháp dropna hữu ích. df. dropna( how = "all", inplace =True) df. dropna (how="all", inplace=True) Hãy theo dõi và thích chúng tôi. Mục nhập này đã được đăng bằng Python và được gắn thẻ gấu trúc. Đánh dấu đường dẫn cố định và thắt chặt
với mở ('mycsv. csv', 'r') dưới dạng readFile. người đọc = csv. trình đọc (readFile) cho hàng trong trình đọc. dòng. nối thêm (hàng) cho trường trong hàng. nếu trường == thành viên. dòng. xóa (hàng) bằng mở ('mycsv. csv', 'w') dưới dạng writeFile. nhà văn = csv. nhà văn(writeFile) nhà văn. writerows(lines) Nếu bạn muốn học python về khoa học tài liệu, hãy truy cập khóa học python này của Intellipaat
Thư viện gấu trúc của Python đáp ứng hiệu suất cao xóa những hàng hoặc cột khỏi Xóa những hàng trống khỏi CSV?, Mô-đun csv cũng tiếp tục xử lý và xử lý những mối lo ngại về việc Bỏ hàng có trùng lặp trong gấu trúc. Xóa hoặc thả những hàng có điều kiện trong python pandas bằng hàm drop(). Thả hàng theo chỉ mục/vị trí trong gấu trúc. Thả những hàng NA hoặc những hàng bị thiếu trong pandas python
nhập trình đọc tệp csv = csv. người đọc (mở ("kiểm tra. csv", "r"), delimiter=",") filewriter = csv. nhà văn (mở ("test_step1. csv", "wb"), delimiter=",", newline="") #Delete tiêu đề cho hàng trong trình đọc tệp. nếu hàng [0]. isdigit(). người làm hồ sơ. writerow(hàng) csv. nhà văn viết r trực tiếp vào tệp
Python là một ngôn từ tốt để thực hiện phân tích tài liệu vì hệ sinh thái tuyệt vời của những gói python tập trung vào tài liệu. Gói Pandas là một trong số đó và giúp việc nhập và phân tích tài liệu trở nên thuận tiện và đơn giản hơn rất nhiều. Ở đây, tất cả chúng ta sẽ thảo luận về cách bỏ qua những hàng trong khi đọc tệp csv. Chúng tôi sẽ sử dụng phương thức read_csv() của thư viện Pandas cho trách nhiệm này
Giống như những dòng trống (miễn là skip_blank_lines=True), những dòng nhận xét đầy đủ sẽ bị bỏ qua bởi tiêu đề tham số chứ không phải bởi những dòng bỏ qua. Ví dụ: nếu comment="#" , phân tích cú pháp #empty a,b,c 1,2,3 với header=0 sẽ dẫn đến 'a,b,c' được xem là tiêu đề
skip_blank_lines – Nếu có bất kỳ dòng trống nào, nó sẽ bị bỏ qua thay vì sử dụng NaN. nrows – Số lượng hàng sẽ được đọc từ tệp. Hãy xem một mã ví dụ để xem một số trong những tham số này
Giống như những dòng trống (miễn là skip_blank_lines=True), những dòng nhận xét đầy đủ sẽ bị bỏ qua bởi tiêu đề tham số chứ không phải bởi những dòng bỏ qua. Ví dụ: nếu comment=’#’, phân tích cú pháp #empty a,b,c 1,2,3 với header=0 sẽ dẫn đến ‘a,b,c’ được xem là tiêu đề
Khi đọc lặp đi lặp lại những dòng, vì đây là list những giá trị được phân tách bằng dấu phẩy nên bạn sẽ nhận được một đối tượng list. Vì vậy, nếu không còn phần tử (link trống) thì tất cả chúng ta hoàn toàn có thể bỏ qua. với mở (tên tệp) là csv_file. csv_reader = csv. trình đọc (csv_file, delimiter=",") cho hàng trong csv_reader. nếu len (hàng) == 0. tiếp tục
def delete_empty_rows(file_path, new_file_path). tài liệu = pd. tài liệu read_csv(file_path, skip_blank_lines=True). tài liệu dropna(how="all", inplace=True). to_csv(new_file_path, header=True) chia sẻ. Chia sẻ một link đến câu vấn đáp này. Sao chép đường dẫn. CC BY-SA 4. 0
filepath_or_buffer. đường dẫn của tệp csv hoặc đối tượng của nó. mũi dùi. Số dòng cần bỏ qua khi đọc csv. Nếu đó là một int thì bỏ qua những dòng đó từ trên xuống. Nếu đó là list int thì bỏ qua những dòng ở những vị trí chỉ mục đó. Nếu đó là một hiệu suất cao hoàn toàn có thể gọi được thì hãy chuyển từng chỉ mục cho hiệu suất cao này để kiểm tra xem dòng có bị bỏ qua hay là không
mũi dùi. Tham số này được sử dụng để bỏ qua những hàng đã chuyển trong khung tài liệu mới. người bỏ qua. Tham số này được sử dụng để bỏ qua Số dòng ở cuối tệp. Để tải về học viên. tệp csv Bấm vào đây. Phương pháp 1. Bỏ qua N hàng từ đầu trong khi đọc tệp csv. Mã số. filter_none. sửa đổi
Tôi đã thử xem điều gì sẽ xảy ra nếu bạn in và để trống hàng và nó trả về [] (dấu ngoặc trống), vì vậy chỉ việc kiểm tra điều đó. với mở ('testdata1. csv', 'rU') dưới dạng csvfile. csvreader = csv. trình đọc (csvfile) cho hàng trong csvreader. nếu hàng == []. tiếp tục #làm mọi việc thông thường. chia sẻ. Chia sẻ một link đến câu vấn đáp này. Sao chép đường dẫn. CC BY-SA 4. 0
TUPLES - kiểm tra trống hay là không. Nhấp vào Dữ liệu > Lấy tài liệu ngoài > Từ văn bản. Nếu ô là thành viên. Định dạng CSV (Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy) là định dạng nhập và xuất phổ biến nhất cho bảng tính và cơ sở tài liệu. Kể từ Python 2. Nếu một ô trống, kết quả là trạng thái "Mở". Thay thế những ô trống bằng 0 trong Python 3. Nếu MessageBox Có/Không
Nếu có vẻ như khó loại trừ những hàng trống trong khi đọc tài liệu,. sau đó tập lệnh in tên tương ứng trên màn hình hiển thị mà tệp csv có trường trống. Nhưng nó không thể làm như vậy cho n. Hãy sẵn sàng tìm hiểu sâu về phần bên trong của Python để hiểu cách nó xử lý việc quản lý bộ nhớ
Trong Python, đối tượng list trống đánh giá là sai. Do đó, câu lệnh điều kiện sau đây hoàn toàn có thể được sử dụng để kiểm tra xem list có trống không. >>> a= [] # Danh sách trống được đánh giá là Sai >>> nếu không phải là a. in ("list trống") khác. print("list không trống") Bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng hàm len(). Nó trả về số phần tử trong một chuỗi
Bước tiếp theo là khởi tạo ‘ptcol’ với giá trị của cột và kiểm tra xem ô tương ứng có trống hay là không. Nếu trống, chúng tôi lặp lại bộ đếm với cộng một. Bước tiếp theo là kiểm tra xem bộ đếm có bằng số cột không. Nếu đúng, chúng tôi trả lại giá trị của ptcol cho main
Opencsv 5. 0 ném một CsvRequiredFieldEmptyException trong HeaderNameBaseMappingStrategy#verifyLineLength (được gọi bởi AbstractMappingStrategy#populateNewBean được gọi bởi ProcessCsvLine# processLine) nếu nó vấp phải một dòng trống. Giải pháp hiện tại của tôi thêm Bộ lọc vào CsvToBeanBuilder để bỏ qua những dòng trống. (xem đoạn trích phía dưới) Hạn chế. CsvToBeanBuilder#withFilter không được dùng trong opencsv 5. 0
Đáng buồn thay, Bảng tính Excel dường như chứa nhiều "Trả về" hơn so với những dòng, tất cả những thứ này rõ ràng được nhập vào mySQL. Có thể thêm một tùy chọn trong "nhập csv" -Cài đặt để nói "bỏ qua những dòng trống" không?
opencsv sẽ khởi tạo toàn bộ khối mạng lưới hệ thống phân cấp của những hạt cấp dưới trong khi đọc tài liệu vào, trong cả những lúc nó không cần một hạt cấp dưới cho một tập tài liệu rõ ràng vì tất cả những trường đầu vào được link đều trống. Tuy nhiên, opencsv sẽ luôn kiểm tra trước xem liệu bean cấp dưới đã được tạo chưa (bởi hàm tạo của bean kèm theo) và sẽ không thay thế nó nếu nó tồn tại
def fix_nulls(s). cho dòng trong s. dòng năng suất. thay thế ('�', '') r = csv. người đọc (fix_nulls (open ())) Hiển thị hoạt động và sinh hoạt giải trí trên bài đăng này. Bạn chỉ hoàn toàn có thể tạo nội tuyến một trình tạo để lọc ra những giá trị null nếu bạn muốn vờ vịt rằng chúng không tồn tại
Để vô hiệu những giá trị null khỏi khung tài liệu, chúng tôi đã sử dụng hàm dropna() hàm này vô hiệu những Hàng/Cột của cục tài liệu có mức giá trị Null theo những phương pháp rất khác nhau. cú pháp. Khung tài liệu. dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) Tham số. trục. trục lấy giá trị int hoặc chuỗi cho hàng/cột. Đầu vào hoàn toàn có thể là 0 hoặc 1 cho Số nguyên và 'chỉ mục' hoặc 'cột' cho Chuỗi
Chúng sẽ trả về True nếu giá trị khác null, ngược lại là False. print("Đầu ra của notna()",tài liệu. notna()) print("Đầu ra của notnull()",tài liệu. notnull()) Nhưng nếu chúng tôi có một tập tài liệu lớn, chúng tôi sẽ không thấy Đúng hay Sai thay vào đó chúng tôi hoàn toàn có thể yêu cầu tổng số giá trị null trong mỗi cột hoặc hàng
Cụ thể ở đầu ra, mô-đun csv sẽ viết r (dấu kết thúc hàng CSV tiêu chuẩn) và sau đó (ở chính sách văn bản), bộ thực thi sẽ thay thế bằng r (dấu kết thúc dòng tiêu chuẩn của Windows) cho kết quả là rr
Nếu không, nó là rác và nên bị vô hiệu (tuy nhiên, những dòng duy nhất thực sự không chứa số nguyên này là loại đầu tiên và hoàn toàn có thể là loại ở đầu cuối nếu nó chứa giá trị null). Đây chỉ là một trong những nỗ lực khác của tôi để kiểm tra dòng ở đầu cuối để tìm giá trị null
Là một phần của tham số tùy chọn cho csv. nhà văn nếu bạn nhận được thêm dòng trống, bạn hoàn toàn có thể phải thay đổi bộ kết thúc dòng (thông tin tại đây). Ví dụ phía dưới được điều chỉnh từ tài liệu csv của trang python. Thay đổi nó từ '' thành bất kể thứ gì nó phải là. Vì đây chỉ là một sự cố trong bóng tối nên điều này hoàn toàn có thể hiệu suất cao hoặc không, nhưng đó là Dự kiến tốt nhất của tôi
csv. dòng mới. Cách Python xử lý những dòng mới trên Windows hoàn toàn có thể dẫn đến những dòng trống xuất hiện Một trong những hàng khi sử dụng csv. nhà văn. Trong Python 2, việc mở tệp ở chính sách nhị phân sẽ vô hiệu hóa những dòng mới phổ biến và tài liệu được ghi đúng cách. với open('/pythonwork/thefile_subset11. csv', 'wb') dưới dạng tệp ngoài. nhà văn = csv. writer(outfile) Trong Python 3, hãy để tệp ở chính sách văn bản, vì bạn đang viết văn bản, nhưng tắt những dòng mới chung
Vấn đề trong Python 3 trên Windows dường như thể đối tượng tệp ghi r cho từng dòng, nhưng người viết csv dường như viết thêm r. Trong trình soạn thảo hex, bạn sẽ thấy 0D 0D 0A, điều này sẽ giúp trình soạn thảo văn bản nhận dạng kiểu ngắt dòng Macintosh và do đó hiển thị hai ngắt dòng cho rr và bỏ qua
từ itertools nhập islice với open('csv2. csv', 'r') dưới dạng f1, open('out. csv', 'w') như ngoài. filt_f1 = islice(f1, 4, Không) r1 = csv. trình đọc (filt_f1) wr = csv. nhà văn (ra) cho dòng trong r1. Dòng trống trong suốt. Nếu bạn có những dòng trống nằm rải rác trong những tệp của tớ thì bạn hoàn toàn có thể lọc chúng ra bằng itertools. bộ lọc sai
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Cách xóa những ô trống trong csv bằng Python programming python
Post a Comment