Nhập csv vào đối tượng Pandas DataFrame các chuyến bay = pd. read_csv['chuyến bay. csv'] Kiểm tra hình dạng dữ liệu của bạn ở định dạng [hàng, cột] chuyến bay. hình dạng [Tùy chọn] Kiểm tra tất cả các giá trị null trong tập dữ liệu của bạn. Điều này sẽ trả về một giá trị boolean nếu mỗi ô là null. Điều này có thể mất nhiều thời gian và có thể không đặc biệt hữu ích trong một tập dữ 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
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 dữ liệu, hãy truy cập khóa học python này của Intellipaat
Thư viện gấu trúc của Python cung cấp chức năng xóa các hàng hoặc cột khỏi Xóa các hàng trống khỏi CSV?, Mô-đun csv cũng sẽ giải quyết các mối lo ngại về việc Bỏ hàng có trùng lặp trong gấu trúc. Xóa hoặc thả các hàng có điều kiện trong python pandas bằng hàm drop[]. Thả hàng theo chỉ mục/vị trí trong gấu trúc. Thả các hàng NA hoặc các 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 ngữ tốt để thực hiện phân tích dữ liệu vì hệ sinh thái tuyệt vời của các gói python tập trung vào dữ liệu. Gói Pandas là một trong số đó và giúp việc nhập và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Ở đây, chúng ta sẽ thảo luận về cách bỏ qua các hàng trong khi đọc tệp csv. Chúng tôi sẽ sử dụng phương thức read_csv[] của thư viện Pandas cho nhiệm vụ này
Giống như các dòng trống [miễn là skip_blank_lines=True], các dòng nhận xét đầy đủ sẽ bị bỏ qua bởi tiêu đề tham số chứ không phải bởi các 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 coi 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 tham số này
Giống như các dòng trống [miễn là skip_blank_lines=True], các dòng nhận xét đầy đủ sẽ bị bỏ qua bởi tiêu đề tham số chứ không phải bởi các 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 coi là tiêu đề
Khi đọc lặp đi lặp lại các dòng, vì đây là danh sách các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy nên bạn sẽ nhận được một đối tượng danh sách. Vì vậy, nếu không có phần tử [liên kết trống] thì chúng ta 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]. dữ liệu = pd. dữ liệu read_csv[file_path, skip_blank_lines=True]. dữ liệu dropna[how="all", inplace=True]. to_csv[new_file_path, header=True] chia sẻ. Chia sẻ một liên kết đến câu trả lời 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 các dòng đó từ trên xuống. Nếu đó là danh sách int thì bỏ qua các dòng ở các vị trí chỉ mục đó. Nếu đó là một chức năng có thể gọi được thì hãy chuyển từng chỉ mục cho chức năng này để kiểm tra xem dòng có bị bỏ qua hay không
mũi dùi. Tham số này được sử dụng để bỏ qua các hàng đã chuyển trong khung dữ liệu mới. người bỏ qua. Tham số này được sử dụng để bỏ qua Số dòng ở cuối tệp. Để tải về học sinh. tệp csv Bấm vào đây. Phương pháp 1. Bỏ qua N hàng từ đầu trong khi đọc tệp csv. Mã số. filter_none. chỉnh sửa
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 cần 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 bình thường. chia sẻ. Chia sẻ một liên kết đến câu trả lời này. Sao chép đường dẫn. CC BY-SA 4. 0
TUPLES - kiểm tra trống hay không. Nhấp vào Dữ liệu > Lấy dữ 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 dữ liệu. Kể từ Python 2. Nếu một ô trống, kết quả là trạng thái "Mở". Thay thế các ô trống bằng 0 trong Python 3. Nếu MessageBox Có/Không
Nếu có vẻ khó loại trừ các hàng trống trong khi đọc dữ liệu,. sau đó tập lệnh in tên tương ứng trên màn hình 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 danh sách trống đánh giá là sai. Do đó, câu lệnh điều kiện sau đây có thể được sử dụng để kiểm tra xem danh sách có trống không. >>> a= [] # Danh sách trống được đánh giá là Sai >>> nếu không phải là a. in ["danh sách trống"] khác. print["danh sách không trống"] Bạn cũng 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 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 các dòng trống. [xem đoạn trích bên 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 các 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 các dòng trống" không?
opencsv sẽ khởi tạo toàn bộ hệ thống phân cấp của các hạt cấp dưới trong khi đọc dữ liệu vào, ngay cả khi nó không cần một hạt cấp dưới cho một tập dữ liệu cụ thể vì tất cả các trường đầu vào được liên kết 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 ['\0', ''] r = csv. người đọc [fix_nulls [open []]] Hiển thị hoạt động trên bài đăng này. Bạn chỉ có thể tạo nội tuyến một trình tạo để lọc ra các giá trị null nếu bạn muốn giả vờ rằng chúng không tồn tại
Để loại bỏ các giá trị null khỏi khung dữ liệu, chúng tôi đã sử dụng hàm dropna[] hàm này loại bỏ các Hàng/Cột của bộ dữ liệu có giá trị Null theo các cách khác nhau. cú pháp. Khung dữ 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 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[]",dữ liệu. notna[]] print["Đầu ra của notnull[]",dữ liệu. notnull[]] Nhưng nếu chúng tôi có một tập dữ liệu lớn, chúng tôi sẽ không thấy Đúng hay Sai thay vào đó chúng tôi 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 chế độ văn bản], bộ thực thi sẽ thay thế bằng \r [dấu kết thúc dòng tiêu chuẩn của Windows] cho kết quả là \r\r
Nếu không, nó là rác và nên bị loại bỏ [tuy nhiên, những dòng duy nhất thực sự không chứa số nguyên này là dòng đầu tiên và có thể là dòng cuối cùng nếu nó chứa giá trị null]. Đây chỉ là một trong những nỗ lực khác của tôi để kiểm tra dòng cuối cùng 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 có thể phải thay đổi bộ kết thúc dòng [thông tin tại đây]. Ví dụ bên dưới được điều chỉnh từ tài liệu csv của trang python. Thay đổi nó từ '' thành bất cứ thứ gì nó phải là. Vì đây chỉ là một sự cố trong bóng tối nên điều này có thể hiệu quả hoặc không, nhưng đó là dự đoán tốt nhất của tôi
csv. dòng mới. Cách Python xử lý các dòng mới trên Windows có thể dẫn đến các dòng trống xuất hiện giữa các hàng khi sử dụng csv. nhà văn. Trong Python 2, việc mở tệp ở chế độ nhị phân sẽ vô hiệu hóa các dòng mới phổ biến và dữ 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 chế độ văn bản, vì bạn đang viết văn bản, nhưng tắt các dòng mới chung
Vấn đề trong Python 3 trên Windows dường như là đối tượng tệp ghi \r cho mỗi 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 \r\r 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 các dòng trống nằm rải rác trong các tệp của mình thì bạn có thể lọc chúng ra bằng itertools. bộ lọc sai