我正在读取 CSV 文件作为DataFrame
同时定义每列的数据类型。如果 CSV 文件中有空行,此代码会出错。如何读取没有空白行的 CSV?
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)
我想到了一种解决方法,可以做这样的事情,但不确定这是否是有效的方法:
df=pd.read_csv('demand.csv')
df=df.dropna()
然后重新定义列数据类型df
.
编辑:代码-
import pandas as pd
dtype1 = {'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 = dtype1)
df
错误 -ValueError: Integer column has NA values in column 2
My CSV file's snapshot -