pythoncsv数据删除有空格和空白的行代码

可以使用Python中的csv模块来读取csv文件，并使用strip()方法删除空格和空白行。以下是示例代码：

import csv

with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = [row for row in reader if all(x.strip() for x in row)]
    
with open('new_file.csv', 'w', newline='') as new_file:
    writer = csv.writer(new_file)
    writer.writerows(rows)

在上面的代码中，我们打开csv文件并使用csv.reader()函数将其读取为列表。然后，我们使用列表解析式来过滤掉空白行。最后，我们将过滤后的行写回到一个新的csv文件中。

相关问题

python处理csv文件数据空格

处理 CSV 文件数据空格可以使用 Python 中的 csv 模块。在读取 CSV 文件时，可以通过设置 delimiter 参数来指定分隔符，例如逗号（,）或制表符（\t）。读取每行数据时，可以使用 strip() 方法去除每个字段两端的空格。下面是一个示例代码：

import csv

with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in reader:
        new_row = [field.strip() for field in row]
        print(new_row)

其中，data.csv 是要处理的 CSV 文件名。在 for 循环中，使用了列表推导式对每行数据进行处理，去除了每个字段两端的空格。最后打印出处理后的数据。

如果要写入 CSV 文件，可以使用 csv.writer() 方法，并在写入每个字段时使用 strip() 方法去除空格。下面是一个示例代码：

import csv

data = [
    ['name', 'age', 'gender'],
    ['Tom', ' 25', ' male'],
    ['Jerry', ' 30', 'female ']
]

with open('new_data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',')
    for row in data:
        new_row = [field.strip() for field in row]
        writer.writerow(new_row)

其中，data 是要写入 CSV 文件的数据。在 for 循环中，也使用了列表推导式对每行数据进行处理，去除了每个字段两端的空格。最后使用 csv.writer() 方法将处理后的数据写入 new_data.csv 文件中。注意，需要设置 newline='' 参数，否则可能会出现空行。

python读取csv文件遇到空格删除该行

可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv文件，并通过dropna()函数删除包含空格的行。具体实现如下所示：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含空格的行
df.dropna(inplace=True)

# 输出处理后的数据
print(df)

在上述代码中，read_csv()函数用于读取csv文件，dropna()函数用于删除包含空格的行，inplace=True表示直接在原数据上进行修改。最后，我们通过print()函数输出处理后的数据。需要注意的是，如果csv文件中存在其他的缺失值，也会被删除。如果只想删除包含空格的行，可以使用dropna()函数的subset参数指定要删除的列。例如，如果要删除第一列包含空格的行，可以将代码修改为：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含空格的行
df.dropna(subset=[df.columns[0]], inplace=True)
# 输出处理后的数据
print(df)