python 如何根据两个不同 CSV 文件中的空值分隔数据

Question

我是 python 开发的新手，我正在尝试根据空值将 csv 文件分成两个不同的文本文件

我的 csv 文件有类似

的数据

和

我的 csv 文件包含四个字段 facility、Truck、Driver 和 licenses 卡车和 driver 有一些空值我想为卡车值 us null 的行值创建两个单独的文件，另一个文件将包含 driver 值为 null 的信息。

我尝试了以下代码，但它没有消除空值，它在文本文件中显示 0 或 space

    License = pd.read_csv("E:\ActiveCityLicenses.csv")

    a=License.isnull().sum()
    print(a)
    print(License.shape)
    m=License[License['TRUCK_ID'].isnull()]
    print(m)
    n=License.dropna(axis= 0, subset= ['TRUCK_ID'], inplace=True)
    print(n)

    License.to_csv(r'E:\DriverLicense.txt', header=None, index=None, mode='w', columns=None)
    #I had to create two data frames as after doing first dorpna entire frame gets empty


    License1 = pd.read_csv("E:\ActiveCityLicenses.csv")
    p=License1.dropna(axis= 0, subset= ['EMPLOYEE_ID'], inplace=True)
    print(p)

    License1.to_csv(r'E:\TruckLicense.txt', header=None, index=None, sep=',', mode='w')

任何人都可以提出更好的方法吗，或者我在这里缺少什么？文本文件中的输出是

     A119,BF01,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU
     A119,BF03,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU
     A119,BF04,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU
     A119,BF05,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU

space不应该在那里。

Answer 1

如果您想确保空列不存在，您可以随时删除该列，例如： License.drop(labels="EMPLOYEE_ID", axis=1, inplace=True) 我不完全确定你想从哪里删除哪一列，所以我无法给出更完整的解决方案。

Answer 2

df= df[pd.notnull(df['TRUCK_ID'])]

python 如何根据两个不同 CSV 文件中的空值分隔数据

How to separate data based on null values in two different CSV files in python

python

pandas

dataframe

data-processing

export-to-text