Hướng dẫn remove empty rows csv javascript - loại bỏ các hàng trống csv javascript

Tôi đang gọi một tệp CSV để tạo biểu đồ trong biểu đồ.js. Nó chia dữ liệu thành hai mảng nhưng dữ liệu [tệp CSV] chứa hai hàng trống ở phía dưới tạo hai điểm dữ liệu trống. Tôi đã thử dòng mã này để cố gắng loại bỏ các điểm dữ liệu trống nhưng dường như chỉ xóa một [có hai hàng trống ở phía dưới]. Có điều gì tôi đang làm sai hay có cách nào tốt hơn để làm điều này?

    if[rows[rows.length-1] ===""]{
        rows.pop[]
    }

Mã đầy đủ ở đây:

      async function getData[] {
        // const response = await fetch['testdata.csv'];
        var response = await fetch['//www.bankofcanada.ca/valet/observations/FXCADUSD/csv?recent_weeks=1'];
        var data = await response.text[];
        data = data.replace[/"/g,""];

        var years = [];
        var temps = [];
        var rows = data.split['\n'].slice[9];

        if[rows[rows.length-1] ===""]{
            rows.pop[]
        }

        rows.forEach[row => {
          var cols = row.split[","];
          years.push[cols[0]];
          temps.push[0 + parseFloat[cols[1]]];
        }];
        console.log [years, temps ];
        return { years, temps };

Nếu bạn muốn thay đổi DataFrame gốc, hãy sử dụng đối số inplace = True:

Xóa tất cả các hàng bằng các giá trị null:

def no_blank[fd]:
    try:
        while True:
            line = next[fd]
            if len[line.strip[]] != 0:
                yield line
    except:
        return
#Read the CSV file.
with open['campaign_monthly_report.csv', 'r'] as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader[no_blank[csv_file]]

df.dropna [tại chỗ = true]

import pandas as pd           # pip install pandas
df = pd.read_csv["Demo.csv"]  # Enter your file name
df = df.dropna[inplace=True]

in [df.to_string []]]

Lưu ý: Bây giờ, dropna[inplace = True] sẽ không trả về một DataFrame mới, nhưng nó sẽ loại bỏ tất cả các hàng chứa các giá trị null khỏi DataFrame gốc.

Thay thế các giá trị trống

Một cách khác để xử lý các ô trống là chèn một giá trị mới thay thế.

Bằng cách này, bạn không phải xóa toàn bộ hàng chỉ vì một số ô trống.

• Phương pháp fillna[] cho phép chúng ta thay thế các ô trống bằng một giá trị:
• Thay thế các giá trị null bằng số 130:
• df.fillna [130, tại chỗ = true]

Chỉ thay thế cho các cột được chỉ định

Ví dụ trên thay thế tất cả các ô trống trong toàn bộ khung dữ liệu.

• Để chỉ thay thế các giá trị trống cho một cột, chỉ định tên cột cho DataFrame:
• Thay thế các giá trị null trong các cột "calo" bằng số 130:
• df ["calo"]. fillna [130, tại chỗ = true]

Thay thế bằng cách sử dụng trung bình, trung bình hoặc chế độ

Một cách phổ biến để thay thế các ô trống, là tính toán giá trị trung bình, trung bình hoặc chế độ của cột.

• Pandas sử dụng các phương thức mean[] median[] và

        async function getData[] {
          // const response = await fetch['testdata.csv'];
          var response = await fetch['//www.bankofcanada.ca/valet/observations/FXCADUSD/csv?recent_weeks=1'];
          var data = await response.text[];
          data = data.replace[/"/g,""];
  
          var years = [];
          var temps = [];
          var rows = data.split['\n'].slice[9];
  
          if[rows[rows.length-1] ===""]{
              rows.pop[]
          }
  
          rows.forEach[row => {
            var cols = row.split[","];
            years.push[cols[0]];
            temps.push[0 + parseFloat[cols[1]]];
          }];
          console.log [years, temps ];
          return { years, temps };
  
  

  0 để tính toán các giá trị tương ứng cho một cột được chỉ định:
• Tính giá trị trung bình và thay thế bất kỳ giá trị trống nào với nó:
• x = df ["calo"]. mean []
• df ["calo"]. fillna [x, inplace = true]
• Trung bình = giá trị trung bình [tổng của tất cả các giá trị chia cho số lượng giá trị].

Tính trung bình và thay thế bất kỳ giá trị trống nào với nó:

x = df ["calo"]. trung bình []

Làm thế nào để bạn xóa các hàng không dân cư trong Excel?

Bạn có thể xóa các hàng trống trong Excel bằng cách đầu tiên thực hiện "Tìm & Chọn" các hàng trống trong tài liệu. Sau đó, bạn có thể xóa tất cả chúng cùng một lúc bằng nút "Xóa" trên tab Trang chủ. Khi các hàng hoặc ô bị xóa trong Excel, dữ liệu bên dưới chúng sẽ di chuyển lên trên.13-SEPT-2022

Làm cách nào để xóa các ô trống trong các tấm?

Làm thế nào để bạn loại bỏ các hàng trống ở phía dưới trong excel?

Chọn tất cả các hàng được lọc: Nhấn Ctrl + Home, sau đó nhấn phím trục xuống để đi đến hàng dữ liệu đầu tiên, sau đó nhấn Ctrl + Shift + End. Nhấp chuột phải vào bất kỳ ô đã chọn nào và chọn "Xóa hàng" khỏi menu ngữ cảnh hoặc chỉ nhấn Ctrl + - [[trừ dấu hiệu]. Nhấp vào OK trong "Xóa toàn bộ hàng?" Hộp thoại.25-Aug-2022

Làm thế nào để bạn xóa nhiều hàng trong Python?

Để xóa các hàng và cột khỏi DataFrames, Pandas sử dụng chức năng của Drop Drop. Để xóa một cột hoặc nhiều cột, hãy sử dụng tên của [các] cột và chỉ định trục của Trục là 1. Ngoài ra, như trong ví dụ dưới đây, tham số 'cột' đã được thêm vào cần 'trục'.

Làm cách nào để xóa tệp CSV trong gấu trúc?

Python3

• Nhập khẩu gấu trúc.
• Đọc tệp CSV.
• Sử dụng hàm pop [] để xóa hoặc xóa các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV.
• In dữ liệu.

Tế bào trống

Các ô trống có khả năng cho bạn một kết quả sai khi bạn phân tích dữ liệu.

Xóa hàng

Một cách để đối phó với các ô trống là loại bỏ các hàng có chứa các ô trống.

Điều này thường ổn, vì các bộ dữ liệu có thể rất lớn và việc loại bỏ một vài hàng sẽ không có tác động lớn đến kết quả.

Thí dụ

Trả về một khung dữ liệu mới mà không có ô trống:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

print[new_df.to_string[]]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất. By default, the dropna[] method returns a new DataFrame, and will not change the original.

Tế bào trống

Thí dụ

Các ô trống có khả năng cho bạn một kết quả sai khi bạn phân tích dữ liệu.

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

df ["calo"]. fillna [x, inplace = true]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất. Now, the dropna[inplace = True] will NOT return a new DataFrame, but it will remove all rows containing NULL values from the original DataFrame.

Tế bào trống

Các ô trống có khả năng cho bạn một kết quả sai khi bạn phân tích dữ liệu.

Xóa hàng

Một cách để đối phó với các ô trống là loại bỏ các hàng có chứa các ô trống.

Thí dụ

Điều này thường ổn, vì các bộ dữ liệu có thể rất lớn và việc loại bỏ một vài hàng sẽ không có tác động lớn đến kết quả.

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất.

Tế bào trống

Các ô trống có khả năng cho bạn một kết quả sai khi bạn phân tích dữ liệu.

Thí dụ

Xóa hàng

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất.

Tế bào trống

Các ô trống có khả năng cho bạn một kết quả sai khi bạn phân tích dữ liệu.

Thí dụ

Xóa hàng

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

df ["calo"]. fillna [x, inplace = true]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất. = the average value [the sum of all values divided by number of values].

Thí dụ

Tế bào trống

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

df ["calo"]. fillna [x, inplace = true]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất. = the value in the middle, after you have sorted all values ascending.

Thí dụ

Tính chế độ và thay thế bất kỳ giá trị trống nào bằng nó:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv ['data.csv']

x = df ["calo"]. mode [] [0]

df ["calo"]. fillna [x, inplace = true]

Hãy tự mình thử »

Chế độ = giá trị xuất hiện thường xuyên nhất. = the value that appears most frequently.