利用python怎么对csv文件中的空值进行处理?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
如下所示:
# -*- coding: UTF-8 -*- import jieba.posseg import tensorflow as tf import pandas as pd import csv import math """ 1.必須獲取CSV文件夾(ID:文本) 2.返回(ID:分词后的文本) """ flags = tf.app.flags flags.DEFINE_string("train_file_address","D:/NLPWORD/cut_word_test/hzytest.csv","添加训练数据文件") flags.DEFINE_string("result_file_address","D:/NLPWORD/cut_word_test/hzytest_result.csv","生成结果数据文件") FLAGS = tf.app.flags.FLAGS def cut_word(train_data): """ 把数据按照行进行遍历,然后把结果按照行写在csv中 :return:分词结果list """ jieba.load_userdict("newdict.txt") with open(FLAGS.result_file_address, "w", encoding='utf8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) for row in train_data.index: datas = train_data.loc[row].values[1] if isinstance(datas,str) or not math.isnan(datas): words = jieba.posseg.cut(datas) line = '' for word in words: line = line + word.word + " " writer.writerow([train_data.loc[row].values[0], line]) def main(_): data = pd.read_csv(FLAGS.train_file_address) cut_word(data) if __name__ == "__main__": tf.app.run(main)
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