pands.read_csv 读txt 文件怎么把空行去除

可以使用pandas.read_csv函数的参数skip_blank_lines来去除空行。设置为True时，将跳过空行，默认为False。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.txt', skip_blank_lines=True)

其中，'file.txt'为要读取的文件名。

相关问题

pands.read_csv 各参数的含义

pandas.read_csv 是一个 Python 库中的函数，用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。它的各参数含义如下：

- filepath_or_buffer：CSV 文件的路径或 URL，或者是一个可读取的文件流对象。
- sep：CSV 文件中的字段分隔符，默认为逗号。
- delimiter：与 sep 相同，用于指定字段分隔符。
- header：指定哪一行作为 DataFrame 的列名，默认为第一行。
- names：自定义列名，如果 header=None，则必须指定。
- index_col：用于指定哪一列作为索引列。
- usecols：用于指定读取哪些列。
- dtype：指定每一列的数据类型。
- skiprows：跳过指定的行数。
- nrows：读取指定的行数。
- skip_blank_lines：是否跳过空行。
- na_values：指定哪些值应该被视为缺失值。
- parse_dates：指定哪些列应该被解析为日期类型。
- infer_datetime_format：是否自动推断日期格式。
- keep_date_col：是否保留日期列。
- encoding：指定文件编码方式。
- squeeze：是否将单列 DataFrame 转换为 Series。
- thousands：千分位分隔符。
- decimal：小数点分隔符。

pands.merge_ordered

`pandas.merge_ordered` 是 Pandas 中的一个函数，用于按照一定的顺序（如时间序列）合并两个数据集。它可以根据指定的键（key）将两个数据集中的数据按照顺序合并到一起。

`merge_ordered` 和 `merge` 函数有些相似，但是它有一些特殊的参数，例如 `fill_method` 和 `suffixes`，可以用于按照指定的方法填充缺失值或指定合并后重复列名的后缀。

以下是一个使用 `merge_ordered` 函数的示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
                    'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-02', '2021-01-04'],
                    'value': [4, 5]})

merged = pd.merge_ordered(df1, df2, fill_method='ffill')
print(merged)

输出结果为：

         date  value
0  2021-01-01      1
1  2021-01-02      2
2  2021-01-02      4
3  2021-01-03      3
4  2021-01-04      5

在上面的示例中，我们按照日期顺序将 `df1` 和 `df2` 合并到一起，并使用前向填充法（ffill）填充缺失值。