Tôi đang đọc trong một tệp CSV dưới dạng DataFrame trong khi xác định loại dữ liệu của từng cột. Mã này gây ra lỗi nếu tệp CSV có một hàng trống trong đó. Làm cách nào để đọc CSV mà không có hàng trống?
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]
Tôi nghĩ về một cách giải quyết khi làm một cái gì đó như thế này nhưng không chắc đây có phải là cách hiệu quả:
df=pd.read_csv['demand.csv']
df=df.dropna[]
và sau đó xác định lại các loại dữ liệu cột trong df.
Chỉnh sửa: Mã -
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
Lỗi - ValueError: Integer column has NA values in column 2
Ảnh chụp nhanh của tệp CSV của tôi -
Tế bào trống
Các ô trống có khả năng cho bạn một kết quả sai khi bạn phân tích dữ liệu.
Xóa hàng
Một cách để đối phó với các ô trống là loại bỏ các hàng có chứa các ô trống.
Điều này thường ổn, vì các bộ dữ liệu có thể rất lớn và việc loại bỏ một vài hàng sẽ không có tác động lớn đến kết quả.
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
print[new_df.to_string[]]
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc. By default, the dropna[] method returns a new DataFrame, and will not change the original.
Nếu bạn muốn thay đổi DataFrame gốc, hãy sử dụng đối số inplace = True:
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
Hãy tự mình thử »
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc. Now, the
df=pd.read_csv['demand.csv']
df=df.dropna[]
Nếu bạn muốn thay đổi DataFrame gốc, hãy sử dụng đối số inplace = True:
Xóa tất cả các hàng bằng các giá trị null:
df.dropna [tại chỗ = true]
in [df.to_string []]]
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc.
Nếu bạn muốn thay đổi DataFrame gốc, hãy sử dụng đối số inplace = True:
Xóa tất cả các hàng bằng các giá trị null:
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc.
Nếu bạn muốn thay đổi DataFrame gốc, hãy sử dụng đối số inplace = True:
Xóa tất cả các hàng bằng các giá trị null:
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
Hãy tự mình thử »
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc. = the average value [the sum of all values divided by number of
values].
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
Hãy tự mình thử »
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc. = the value in the middle, after you have sorted all values
ascending.
Thí dụ
Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ['data.csv']
new_df = df.dropna []
Hãy tự mình thử »
Hãy tự mình thử »
Lưu ý: Theo mặc định, phương thức dropna[] trả về một DataFrame mới và sẽ không thay đổi bản gốc. = the value that appears most frequently.
Xóa các hàng trống CSV Python với các ví dụ về mã
Với bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số ví dụ về việc xóa các hàng trống CSV Python trong lập trình.
def no_blank[fd]:
try:
while True:
line = next[fd]
if len[line.strip[]] != 0:
yield line
except:
return
#Read the CSV file.
with open['campaign_monthly_report.csv', 'r'] as csv_file:
csv_reader = csv.DictReader[no_blank[csv_file]]
Có nhiều cách tiếp cận có thể được thực hiện để giải quyết vấn đề tương tự loại bỏ các hàng trống CSV Python. Các tùy chọn còn lại sẽ được thảo luận thêm.
import pandas as pd # pip install pandas df = pd.read_csv["Demo.csv"] # Enter your file name df = df.dropna[inplace=True]
Chúng tôi đã có thể khắc phục vấn đề xóa các hàng trống CSV bằng cách xem xét một số ví dụ khác nhau.
Làm cách nào để loại bỏ các dòng trống trong Python CSV?
Sử dụng CSV. Đặt Newline thành "" để ngăn các hàng trống khi viết.
Làm cách nào để xóa các hàng trống?
Cách xóa các hàng trống trong Excel [5 cách nhanh để xóa trống
- Chọn hàng. Nhấp vào tiêu đề của nó hoặc chọn một ô trong hàng và nhấn Shift + SpaceBar.
- Nhấp chuột phải vào tiêu đề hàng đã chọn. Một menu thả xuống xuất hiện.
- Chọn Xóa.
Làm cách nào để xóa tất cả các tệp CSV trong Python?
Cách tiếp cận :
- Nhập mô -đun.
- Kiểm tra đường dẫn của tệp.
- Nếu tệp tồn tại thì chúng ta sẽ xóa nó với hệ điều hành. gỡ bỏ[].
Làm cách nào để xóa hàng mà không có dữ liệu?
Một cách nhanh chóng để xóa hoặc loại bỏ các hàng trống trong excel
- Nhấn [F5].
- Trong hộp thoại kết quả, nhấp vào Đặc biệt.
- Nhấp vào tùy chọn Blanks và nhấp vào OK.
- Bây giờ bạn đã sẵn sàng để xóa các ô đã chọn.
- Excel sẽ xóa các ô trống khỏi phạm vi dữ liệu đã chọn.
CSV Dictwriter là gì?
CSV. Lớp Dictwriter hoạt động giống như một nhà văn thông thường nhưng ánh xạ từ điển Python vào các hàng CSV. Tham số FieldNaming là một chuỗi các khóa xác định thứ tự các giá trị trong từ điển được truyền vào phương thức Writerow được ghi vào tệp CSV.29-JUL-2022
Làm thế nào để bạn xóa các hàng không dân cư trong Excel?
Bạn có thể xóa các hàng trống trong Excel bằng cách đầu tiên thực hiện "Tìm & Chọn" các hàng trống trong tài liệu. Sau đó, bạn có thể xóa tất cả chúng cùng một lúc bằng nút "Xóa" trên tab Trang chủ. Khi các hàng hoặc ô bị xóa trong Excel, dữ liệu bên dưới chúng sẽ di chuyển lên trên.13-SEPT-2022
Làm cách nào để xóa các ô trống trong các tấm?
Làm thế nào để bạn loại bỏ các hàng trống ở phía dưới trong excel?
Chọn tất cả các hàng được lọc: Nhấn Ctrl + Home, sau đó nhấn phím trục xuống để đi đến hàng dữ liệu đầu tiên, sau đó nhấn Ctrl + Shift + End. Nhấp chuột phải vào bất kỳ ô đã chọn nào và chọn "Xóa hàng" khỏi menu ngữ cảnh hoặc chỉ nhấn Ctrl + - [[trừ dấu hiệu]. Nhấp vào OK trong "Xóa toàn bộ hàng?" Hộp thoại.25-Aug-2022
Làm thế nào để bạn xóa nhiều hàng trong Python?
Để xóa các hàng và cột khỏi DataFrames, Pandas sử dụng chức năng của Drop Drop. Để xóa một cột hoặc nhiều cột, hãy sử dụng tên của [các] cột và chỉ định trục của Trục là 1. Ngoài ra, như trong ví dụ dưới đây, tham số 'cột' đã được thêm vào cần 'trục'.
Làm cách nào để xóa tệp CSV trong gấu trúc?
Python3
- Nhập khẩu gấu trúc.
- Đọc tệp CSV.
- Sử dụng hàm pop [] để xóa hoặc xóa các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV.
- In dữ liệu.