pandas - python Pandas read_csv删除空行

我有一个demand csv文件,想要读取DataFrame。


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)



如果csv文件中有空行,以上代码会产生错误,如何在有空行的情况下读取csv?


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


df=df.dropna()



然后重新定义df中的列数据类型。

时间:

你可以指定跳过空行,如下所示:


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



请参见:doku

像这样尝试smth:


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




owner,car


Pedro,Honda



Antonio,Hyunday



执行此代码时:


cars_df = pd.read_csv('cars.csv')



尽管存在空行,此代码仍有效:


 owner car


0 Pedro Honda


1 Antonio Hyunday



try.csv


s,v,h,h


1,2,3,4



4,5,6,7



9,10,1,2



Python语言代码


df = pd.read_csv('try.csv', delimiter=',')


print(df)



输出


 s v h h.1


0 1 2 3 4


1 4 5 6 7


2 9 10 1 2



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