Как удалить пустые строки из файла python
Удалить пустые строки можно считав все строки из файла, отфильтровать пустые, и записать новый файл.
cat file.txt # foobar # # fizzbazz # helloworld! # # python # # hexlet # with open('file.txt') as f: lines = f.readlines() non_empty_lines = (line for line in lines if not line.isspace()) with open('new_file.txt', 'w') as n_f: n_f.writelines(non_empty_lines) cat new_file.txt # foobar # fizzbazz # helloworld! # python # hexlet Удаление пустых строк из списка в Python: обработка исключений
Для быстрого удаления элемента из списка на Python вы можете использовать метод remove() , предварительно проверив его наличие с помощью оператора in . Это поможет избежать возможных ошибок:
Скопировать код
items = ['яблоко', 'банан', 'вишня'] items.remove('банан') if 'банан' in items else NoneТакой подход обеспечивает удаление ‘банан’ только если он действительно присутствует в списке, защищая вас от нарушения его целостности.
Обработка множественных вхождений и исключений
Массовое удаление
Если вам нужно удалить все экземпляры определённого элемента, вы можете использовать цикл while :
Скопировать код
while 'банан' in items: items.remove('банан')Этот код удалит все ‘бананы’ из списка.
Обработка исключений с использованием блока try/except
Для корректной обработки ситуации, когда элемент может отсутствовать в списке, примените блок try/except:
Скопировать код
try: items.remove('банан') except ValueError: passЗдесь, благодаря блоку обработки исключения, выполнение программы не прерывается из-за возможного ValueError .
Удаление через генератор списка
Для удаления всех нежелательных элементов вы можете использовать генератор списков:
Скопировать код
items = [item for item in items if item != 'банан']Этот способ позволяет быстро и наглядно создать новый список, исключая из него все ненужные элементы.
Продвинутые методы
Использование функции filter для фильтрации
Для более тонкой настройки исключаемых элементов можно использовать функцию filter() в Python:
Скопировать код
items = list(filter(lambda x: x != 'банан', items))Функция filter() работает лениво, то есть выполняется только тогда, когда происходит запрос результата или итерация по ней.
Экономия памяти с помощью генераторного выражения
С помощью генераторного выражения вы можете уменьшить потребление памяти:
Скопировать код
items = (item for item in items if item != 'банан')Такой подход позволяет обрабатывать элементы по мере итерации, не загружая полный список в память.
Максимизация эффективности удаления
Профилирование перед оптимизацией
Прежде чем приступать к оптимизации, не забывайте про проведение профилирования вашего кода:
Скопировать код
import time start_time = time.time() # Здесь код удаления print(f"Удаление заняло секунд.")Измерение времени выполнения позволит вам понять, требуется ли вообще проводить оптимизацию.
Удаление элементов с конца списка
Для повышения эффективности вы можете отсортировать элементы в обратном порядке и удалять их последовательно, начиная с конца:
Скопировать код
items.sort(reverse=True) while items and items[-1] == 'банан': items.pop()Когда вы удаляете элементы с конца, количество перестановок в списке значительно снижается.
Использование множеств для исключения дубликатов
Если вам важна только уникальность элементов, вы можете преобразовать ваш список в множество:
Скопировать код
items = list(set(items))Этим действием вы одновременно избавитесь от всех дублей.
Визуализация
Можно представить процесс удаления элемента из списка в Python с помощью эмоджи:
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.
Как с помощью python удалить все пустые строки в файле?
Dr. Bacon, Это сайт для помощи начинающим в том числе. Если бы мой вопрос шёл против правил сайта, он был бы удалён.
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 5
Сергей Карбивничий @hottabxp Куратор тега Python
Сначала мы жили бедно, а потом нас обокрали..
Скорее всего программирование - это не ваше, так как вы не смогли выбрать что-то по вашей проблеме из 260тис. результатов.
Как с помощью python удалить все пустые строки в файле?
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 3 Комментировать
Любознательный
str_whith_space = """ example line 1 example line 2 example line 3 example line 4""" new_str = '\n'.join(el.strip() for el in str_whith_space.split('\n') if el.strip()) print(new_str)
"""
example line 1
example line 2
example line 3
example line 4
"""
Ответ написан более двух лет назад
Комментировать
Нравится 1 Комментировать
Что-то типа того
with open(file_name, 'r') as f1: lines = f1.readlines() new_llnes = [] for line in lines: if (len(lines.strip())): new_llnes.append[line] with open(new_file_name, 'w') as f2: f2.writelines(new_llnes)