如何从CSV文件中删除最后一行

Question

我一直在使用pandas导入CSV，但每次尝试使用它时，我都会得到一个随机的额外行，这会导致代码中的错误。我如何完全抹去这一行？

我用来导入它的代码是：import itertools import copy import networkx as nx import pandas as pd import Matplotlib.pyplot as plt import csv

df3=pd.read_csv(r"U:\\user\edge_list_4.csv")
print(df3)

df4=pd.read_csv(r"U:\\user\nodes_fixed_2.csv")
df4.dropna() 
print(df4)


g=nx.Graph()

for i,elrow in df3.iterrows():
    g.add_edge(elrow[0], elrow[1], **elrow[2:].to_dict())


# Add node attributes
for i, nlrow in df4.iterrows():
# g.node[nlrow['id']] = nlrow[1:].to_dict()  # deprecated after NX 1.11
nx.set_node_attributes(g, {nlrow['ID']:  nlrow[1:].to_dict()}) 

# Node list example
print(nlrow)

# Preview first 5 edges

list(g.edges(data=True))[0:5] 

# Preview first 10 nodes

list(g.nodes(data=True))[0:10] 

print('# of edges: {}'.format(g.number_of_edges()))
print('# of nodes: {}'.format(g.number_of_nodes()))

# Define node positions data structure (dict) for plotting
for node in g.nodes(data=True):
print(node)
print("")
node_positions = {node[0]: (node[1]['X'], -node[1]['Y']) for node in 
g.nodes(data=True)}

我的表是一个简单的ID，X，Y表。我尝试使用：

drop.na() 

代码，但似乎拿不走。我试过在Notepad++上编辑它，并将其导入为txt文件，但它仍然不断出现。有没有什么方法我应该在excel上专门编辑csv文件或者有没有一个代码我可以使用？

('rep1', {'X': 1, 'Y': 1811})

('rep2', {'X': 2, 'Y': 1811})

('rep3', {'X': 3, 'Y': 1135})

('rep4', {'X': 4, 'Y': 420})

('rep5', {'X': 5, 'Y': 885})

('rep6', {'X': 6, 'Y': 1010})

('rep7', {'X': 7, 'Y': 1010})

('rep8', {'X': 8, 'Y': 1135})

('rep9', {'X': 9, 'Y': 1135})

('rep10', {'X': 10, 'Y': 885})

('rep1 ', {})

这条线只针对代表10。

KeyError: 'X'

Answer 1

基本上，您会收到一个解析错误，因为csv行丢失了一些数据。

通常，解决此问题的最佳方法是读取允许丢失值的文件。为此，您的代码应该筛选缺少值的行。

if 'X' not in line:
    # skip the line

跳过一行并不是一个完美的解决方案，它是一个不应该存储在代码中的数据格式知识。您的代码将只读取特定类型的文件，而不是读取任意的.csv文件。

Answer 2

您可以尝试通过以下方式选择列有效元素:drop[bool(drop. [1])==True] 。我在集合的第二个元素上使用bool转换，因为转换为bool的空dict是false。

但是，正如akhetos所说的，最好向我们展示更多的代码和源CSV文件。

Answer 3

读取csv文件时，请尝试使用error_bad_lines选项。希望它能奏效。

df_csv = pd.read_csv(FILENAME.csv, error_bad_lines=False)

如果您总是想忽略最后一行，请尝试skipfooter

df_csv = pd.read_csv(FILENAME.csv, skipfooter = 1)

要跳过的文件底部的行数(engine='c'不支持）。文件编制