Python——to_csv去除空行

我们使用csv模块写入数据到csv文件中时,无论是使用writerow()方法还是writerows(),csv文件中的每一行数据总是相隔一空行

import csv
data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]
with open('data.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['row1','row2','row3','row4'])
    writer.writerows(data)
csv文件中数据时这样子的:

解决方法是

with open('data.csv', 'w',newline = '') as f:
在open方法中添加关键字参数newline = ''

import csv
data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]
with open('data.csv', 'w',newline = '') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['row1','row2','row3','row4'])
    writer.writerows(data)


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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/Thanours/article/details/83515640

### 将CSV格式的数据转换为BIO标注格式 要将CSV文件中的数据转换为BIO(Begin-Inside-Out)标注格式,可以通过编程实现这一过程。以下是详细的说明以及示例代码。 #### 转换逻辑 1. **解析CSV文件**:读取CSV文件并将其内容加载到内存中。 2. **分割句子**:对于每一条记录,按照空格或其他分隔符拆分为单词序列。 3. **映射实体位置**:根据`label`字段中标注的起始和结束索引,确定哪些单词属于特定类型的实体。 4. **生成BIO标签**:遍历每个单词,为其分配对应的BIO标签: - 如果某个单词是实体的第一个部分,则赋予它`B-TYPE`标签; - 如果它是实体的一部分但不是第一个部分,则赋予它`I-TYPE`标签; - 对于不属于任何实体的部分,赋予其`O`标签。 #### 示例代码 假设输入的CSV文件结构如下所示: | id | text | label | |----|------------|------------------------| | 64 | 我爱天津。 | [[2,3,"Location"]] | 下面是一个Python脚本用于执行上述转换操作: ```python import csv from ast import literal_eval def convert_to_bio(csv_file_path, bio_file_path): with open(csv_file_path, 'r', encoding='utf-8') as csvfile, \ open(bio_file_path, 'w', encoding='utf-8') as biofile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: text = row['text'] labels = literal_eval(row['label']) if row['label'] else [] tokens = list(text.replace(' ', '')) # 去除空白字符后按字切分 bio_tags = ['O' for _ in tokens] for start, end, entity_type in labels: if start >= len(tokens) or end > len(tokens): continue bio_tags[start] = f'B-{entity_type}' for i in range(start + 1, end): if i < len(tokens): bio_tags[i] = f'I-{entity_type}' lines = [f"{token}\t{tag}" for token, tag in zip(tokens, bio_tags)] biofile.write("\n".join(lines)) biofile.write("\n\n") # 句子之间留空行区分 convert_to_bio("input.csv", "output.bio") ``` 此函数接受两个参数——一个是源CSV路径,另一个是要写入的目标BIO文件路径。通过调用 `convert_to_bio()` 方法即可完成转换工作[^5]。 #### 工具推荐 除了手动编写程序外,还可以考虑使用现有的开源工具来简化流程。例如 Label Studio 提供了一个灵活的工作流支持多种类型的任务定义,包括但不限于文本分类、命名实体识别等场景下的数据准备阶段。如果项目需求允许的话,也可以尝试探索 PPOCRLabel 这样的专用 OCR 数据集构建平台,在一定程度上也能满足类似的定制化加工需求[^1]。
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