Python как удалить пустые строки из файла
Перейти к содержимому

Python как удалить пустые строки из файла

  • автор:

Как удалить пустые строки из списка python

Отфильтровать пустые строки можно или с помощью filter() или генератора списков.

l = ['foo', '', 'bar', '', '', 'biz'] list(filter(None, l)) # ['foo', 'bar', 'biz'] [x for x in l if x] # ['foo', 'bar', 'biz'] 

Как очистить данные при помощи Pandas

Очистка данных — это процесс удаления, добавления или изменения данных для их анализа или других задач машинного обучения. Если очистить данные необходимо, начинать всегда следует с именно с этого.

Клайв Хамби сказал: «Данные — это новая нефть». И, как и нефть, они нуждаются в очистке.

Зачем нужна очистка данных?

Данные можно считать одним из самых важных активов компании. Ошибки или неточности в данных могут послужить причиной краха.

Но доступные нам данные ценны не сами по себе. Чтобы сделать их полезными, над ними нужно поработать. Например — удалить ненужные, отформатировать и модифицировать важные. В некоторых случаях для обработки данных приходится что-то добавлять. Скажем, можно добавить столбец языка, основываясь на уже имеющихся данных, или сгенерировать столбец со средним значением, основываясь на данных какого-нибудь другого столбца.

Вступление

Процесс очистки данных многоступенчатый, но не всегда необходимы все этапы.

Чтобы очистить данные, мы будем использовать язык программирования Python и библиотеку Pandas.

Python мы выбрали из-за его выразительности и доступности. Кроме того, многие эксперты выбирают этот язык для задач машинного обучения, поскольку его без проблем может изучить человек, не имеющий бэкграунда в информатике.

Что касается Pandas, это быстрая, мощная, гибкая и простая в использовании библиотека для работы с данными. Она имеет открытый код и очень популярна.

Прежде чем приступить к очистке данных, важно разобраться, какими, собственно, данными вы обладаете. Любые шаги по очистке зависят от того, что собой представляют ваши данные.

Как очистить данные: пошаговое руководство

Чтобы очистить данные, сперва их нужно правильно загрузить. В этом руководстве мы покажем базовые методы загрузки данных из CSV-файла. Больше вариантов чтения CSV вы найдете в документации.

От редакции Pythonist. На нашем сайте есть статья по этой теме — «Чтение файлов в формате CSV в Python».

import pandas as pd # 1. Чтение данных из csv - способ по умолчанию df = pd.read_csv('my_file.csv') # 2. Чтение данных из csv с использованием запятой в качестве разделителя df = pd.read_csv('my_file.csv', delimiter=',') # 3. Чтение данных из csv с использованием запятой в качестве разделителя и без заголовков df = pd.read_csv('my_file.csv', delimiter=',', header=None) # 4. Чтение данных из csv с использованием запятой в качестве разделителя и с пользовательскими заголовками my_headers = ['Id','Name', 'Type', 'Price'] df = pd.read_csv('my_file.csv', delimiter=',', header=0, names=my_headers)

Удаление дублирующихся данных

Чтобы очистить данные, некоторые шаги нужно сделать обязательно. Один из таких шагов — удаление дубликатов. И тут не важно, идет речь о текстовых или числовых данных. Если у вас слишком много дубликатов, это увеличивает время обработки данных.

# 1. Удаление дубликатов и возврат копии датафрейма df = df.drop_duplicates() # 2. Удаление дубликатов в исходном датафрейме df = df.drop_duplicates(inplace=True) # 3. Отбрасываем дубликаты, оставляя первое/последнее вхождение df = df.drop_duplicates(inplace=True, keep='last') # 4. Для нахождения дубликатов учитываем только определенные столбцы df = df.drop_duplicates(subset=['Id', 'Price'], inplace=True, keep='last')

Удаление эмодзи

Зачастую нам не нужны эмодзи в текстовых наборах данных. Мы можем их удалить всего одной строчкой кода. Сниппет, приведенный ниже, будет удалять эмодзи из датафрейма pandas столбец за столбцом. Этот сниппет можно найти на Stackoverflow.

f = df.astype(str).apply(lambda x: x.str.encode('ascii', 'ignore').str.decode('ascii'))

Здесь мы переводим все данные в значения ASCII, а те, которые не могут быть переведены, игнорируем. После перевода в значения ASCII наш код переводит данные обратно. Так мы получаем все наши данные без эмодзи.

Перевод данных в нижний регистр

Весьма вероятно, что вам придется изменить регистр данных. Здесь мы переводим их в нижний. Больше примеров можно найти в документации.

df['Type'] = df['Type'].str.lower() df['Name'] = df['Name'].str.lower()

Удаление множественных пробелов, табов и символов перевода строки

В каждом наборе данных присутствуют ненужные пробелы, табы и переходы на новую строку. Проблема в том, что табы и абзацы хорошо видно, тогда как пробелы можно не заметить, а они повлияют на обучение моделей.

df['Type'] = df['Type'].str.replace('\n', '') df['Type'] = df['Type'].str.replace('\t', ' ') df['Type'] = df['Type'].str.replace(' ', ' ', regex=True) df['Type'] = df['Type'].str.strip()

Первые две строки кода заменяют табы и символы перевода строки на пустые строки. Третья строка ищет два и более пробелов при помощи регулярного выражения, а затем заменяет их на один пробел. Наконец, последняя строка обрезает данные с обоих концов, удаляя пробелы.

Удаление URL-адресов

Для получения данных многие пользуются опросами. Но люди невнимательно заполняют поля, и порой в этих данных встречаются URL-адреса. Регулярное выражение, приведенное ниже, удаляет URL. Вы можете использовать и любой другой regex-паттерн для поиска URL. Здесь найденные адреса заменяются пустой строкой.

df['Type'] = df['Type'].replace(r'http\S+', '', regex=True).replace(r'www\S+', '', regex=True)

Отбрасываем строки с пустыми данными

После выполнения предыдущих шагов по очистке в столбцах остаются пустые данные. От этих пустых строк нужно избавиться, иначе это создаст неопределенность при обучении модели. Чтобы удалить все строки с пустыми данными, мы используем два метода:

df.dropna() df['Type'].astype(bool) df = df[df['Type'].astype(bool)]

Первая строка кода удаляет все строки, содержащие np.nan , pd.NaT и None . Остальные удаляют строки, содержащие символы пустой строки. Второй метод быстрый, но если в столбце будет хотя бы пробел, он не сработает. Это еще одна причина обрезать лишние пробелы заранее.

Дальнейшая обработка данных

Иногда, чтобы очистить данные, бывает нужно отбросить некоторые столбцы, создать новый столбец из существующих данных или удалить строки, не содержащие определенных данных.

import numpy as np df = df.drop(['Id', 'Name'], axis=1) df = df[df['Type'].str.contains('frozen') | df['Type'].str.contains('green')] def detect_price(row): if row['Price'] > 15.50: return 'High' elif row['Price'] > 5.50 and row['Price'] 0.0 and row['Price'] 

Здесь в третьей строке мы отбрасываем два столбца с именами Id и Name и возвращаем копию нового датафрейма.

Четвертая строка проверяет, содержит ли столбец Type строку frozen или green , затем возвращает True и сохраняет эту строку.

Строки с 7 по 17 создают новый столбец с именем Range на основе данных столбца Price . Используя лямбда-функцию, мы передаем каждую строку в функцию detect_price и возвращаем значение на основе цены. Затем возвращаемое значение присваивается новому столбцу в строке, переданной в функцию. Мы используем np.NaN , чтобы потом иметь возможность удалить эти строки при помощи df.dropna() .

Заключение

Процесс очистки данных — один из многих процессов, связанных с data science. Очищать и обрабатывать данные в каждом отдельном проекте нужно по-разному. В этой статье мы рассмотрели несколько методов очистки из числа самых востребованных. Вы можете создать собственный набор методов или использовать любой из множества существующих. Весь код можно посмотреть по ссылке.

Удаление пустых строк python

Команда if line.strip(): значит то же самое, как if line.strip() != "":

т.к. непустая строка вычисляется как True (и пустая как False ) – см. Проверка истинности в Python.

Отслеживать ответ дан 23 окт 2022 в 6:05 16.6k 4 4 золотых знака 21 21 серебряный знак 31 31 бронзовый знак

Воспользуемся фильтром на то что строка не является символом перевода строки в лямда-функции, откроем файл с помощью оператора контекста with и представим файл в виде переменной с помощью оператора as:

# in.txt - имя входного файла # out.txt - имя выходного with open("in.txt") as a: with open("out.txt", 'a') as out: # ключ 'а' показывает, что мы добавляем строки в конец (append) for line in filter(lambda x: x != '\n', a): out.write(line) 

Отслеживать
ответ дан 11 мая 2021 в 13:10
131 9 9 бронзовых знаков
А если не указать 'a' , то куда допишется строка?
11 мая 2021 в 13:20

@user207200 Если не указать 'a', файл по умолчанию откроется на чтение и при попытке его изменить вызовется ошибка. Также есть ключ 'w', что означает, что мы перезаписываем файл (стираем прошлые данные и записываем новые) - полезно, когда мы единоразово записываем что-либо в файл. Подробнее можно почитать здесь pythonicway.com/python-fileio

11 мая 2021 в 13:24

Ну я это к тому, что скорее всего в данном случае ключ 'a' не нужен. Один файл на входе - один на выходе. Вообще для таких задач в линуксах лучше использовать консольные утилиты для работы со строками: sed , grep .

11 мая 2021 в 13:32

@user207200, начнём с того, что вопрос именно про Python. Во-вторых, ключ не надо явно указывать, если мы читаем файл (не пытаемся его изменить). Если мы хотим изменять файл надо явно указать, какой режим мы используем в качестве второго аргумента функции open . Это или 'a' или 'w', мне удобнее использовать 'a', т.к. я записываю строки поочерёдно через цикл. Да и попробуйте запустить код без ключа 'a'. Он каждый раз при вызове write добавляет строку в конец файла.

Массовое удаление пустых строк в txt файле

Уважаемые. Возможно кто-то знает как можно массово удалить пустые строчки в файле. Поясню. Есть txt файл в нем текст, рандомно разбросан и имеет вид:

Нужный текст
-пусто
-пусто
Нужный текст
Нужный текст
-пусто
Нужный текст
и т.д

Как его можно привести к виду?:

Нужный текст
Нужный текст
Нужный текст
Нужный текст

Идеально конечно, если бы это можно было сделать с помощью текстового редактора например notepad2, если нет, то возможно есть php скрипт для таких задач? Спасибо.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *