csv文件的使用,csv空白行问题

博客介绍了文件打开模式w+和wb的区别,二者均以只写方式打开指定文件,若文件不存在则新建,存在则删除后重建。不同的是,w+以ASCII文件打开,wb用于打开二进制文件,如写入csv文件时用wb可避免行间空白。

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首先w+和wb区别

两者都是用于以只写方式打开指定文件
指定文件原来不存在,则在打开时由系统新建一个以指定文件名命名的文件,如果原来已存在一个以该文件名命名的文件,则在打开时将该文件删去,然后重新建立一个新文件。
 两者的不同在于前者以ASCII文件打开文件,而后者用于打开二进制文件

 

csv如果使用w+的接入方式,每个row之间会有一个空白行,所以需要wb方式写入


f=open("d:\\ceshi.csv","w+")
try:
    writer=csv.writer(f)
    writer.writerow(("name2",'age2'))
    writer.writerow(("mili2",122))
    #写入list文件,结果和上面一样的
    mylist=['email',"test","jiayou","comeon"]
    writer.writerow(mylist)
finally:
f.close()

 

 

 

#把w+修改成wb就不会有空白行了

with open("d:\\ceshi1.csv","wb") as ff:
    writer=csv.writer(ff)
    writer.writerow(("name1",'age1'))
    writer.writerow(("mili1",121))  
for i in range(10):

         writer.writerow((i,i*5))

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xueli/p/8446017.html

<think>好的,用户想用Python删除CSV文件中的空白行,他们提到了可能使用Pandas或内置模块。首先,我需要回顾如何处理CSV文件的常见方法,尤其是处理空白行的情况。 首先,空白行可能有不同的定义。用户可能指的是完全没有任何数据的行,或者行中所有字段都是空的情况。比如,有些行可能只有逗号分隔的空白字符串,或者连逗号都没有,直接是空行。需要明确如何处理这些情况。 接下来,考虑使用Python内置的csv模块。csv模块可以逐行读取文件,检查每一行是否为空。当使用csv.reader读取时,每一行会被解析成一个列表,如果所有元素都是空字符串,则可以判断为空白行。这种情况下,可以在写入时跳过这些行。例如,引用中的例子展示了如何读取和写入CSV文件,可以借鉴其中的方法,添加条件判断来过滤空白行。 然后是使用Pandas的方法。Pandas的read_csv函数在读取时可能会自动处理一些空行,但用户可能需要显式地删除。例如,读取数据后,使用dropna方法,设置how='all'来删除所有列都为NaN的行。但需要注意,如果原始数据中有空字符串而不是NaN,可能需要先替换空字符串为NaN,再执行删除操作。同时,保存时使用to_csv,并设置index=False避免额外的索引列。 还需要注意不同情况下的处理差异。例如,如果CSV文件中包含标题行,处理方式是否需要调整。内置的csv模块在处理时可能需要跳过标题行,或者在检查时排除标题行。而Pandas的dropna方法默认不会影响标题行,因为标题通常作为列名处理。 另外,用户可能遇到的编码问题,比如引用中提到的read_csv报错,可能需要确保文件编码正确,如使用utf-8。如果文件有其他编码,比如gbk,可能需要指定encoding参数。 最后,需要测试代码的可行性。例如,对于内置模块的方法,逐行读取并判断,然后写入新文件。对于Pandas方法,读取后删除空行再保存。要确保这两种方法都能正确处理不同类型的空白行,并且不误删有效数据。 总结来说,解决方案分为两种:使用csv模块逐行处理,或使用Pandas批量处理。需要详细说明这两种方法的步骤,并提醒用户注意编码和空值的判断条件。</think>### 方法一:使用Python内置csv模块 通过逐行读取CSV文件并过滤空行实现,适用于无需额外安装库的场景: ```python import csv input_file = 'input.csv' output_file = 'output.csv' with open(input_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as infile, \ open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile: reader = csv.reader(infile) writer = csv.writer(outfile) for row in reader: # 过滤完全空白的行(所有字段均为空) if any(field.strip() for field in row): writer.writerow(row) ``` ### 方法二:使用Pandas处理 通过DataFrame的缺失值处理功能批量操作,适合大型文件: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('input.csv', header=None, keep_default_na=False) # 删除所有列均为空字符串的行 df = df.replace('', pd.NA).dropna(how='all') df.to_csv('output.csv', index=False, header=False) ``` ### 关键点说明 1. **空行判定标准**: - 内置模块方法通过`any(field.strip())`判断行是否包含有效数据 - Pandas方法使用`dropna(how='all')`删除全NaN行,需先将空字符串转为NaN[^2] 2. **编码处理**: - 显式指定`encoding='utf-8'`可避免字符解码错误 - Windows系统建议添加`newline=''`参数保证换行符正确解析 3. **性能考量**: - 内置模块方法内存效率更高,适合超大文件 - Pandas方法代码更简洁,适合需要后续数据处理的情况
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