为什么在pandas中使用read_csv函数的skip_blank_lines = True消除不了空白行？

Question

请教：为什么在pandas中使用read_csv函数的skip_blank_lines = True消除不了空白行？

原CSV文件是这样的：

在Jupyter notebook中显示是这样的：

加入了comment = ‘#’参数和skip_blank_lines = True参数，前者起作用了，但后者没起作用：

我查看了pandas官网的用户指南，里面显示skip_blank_lines参数的作用是正常的，没有进行更改或者移除，另外它的默认值就是True，也就是说read_csv函数应该是自动省略空行的，但实际中并不是：

请教各位，这是为什么？为什么使用不了skip_blank_lines参数移除空白行？非常感谢！

Answer 1

以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
确实，在 Pandas 的 read_csv() 函数中，skip_blank_lines 参数的默认值就是 True，这意味着空白行应该被自动省略掉，而不需要进行额外的设置。因此，您可能需要进一步检查您的 CSV 文件，以确定其中是否真的存在空白行。

如果您已经确定存在空白行，但使用 skip_blank_lines=True 参数仍然无法跳过这些行，则可以尝试其他解决方案。例如，可以使用正则表达式来匹配和删除空白行，或者使用 na_values 参数将空白行识别为缺失值并将其删除。另外，您也可以考虑将文件导入到 Pandas 后手动处理这些空白行。

以下是一个示例代码，使用 na_values 参数将空白行识别为缺失值，并使用 dropna() 方法删除这些行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', comment='#', na_values=[''], skip_blank_lines=True)
df = df.dropna()

在这里，我们将 na_values 参数设置为空白字符串，并将 skip_blank_lines 参数设置为 True。读取完文件后，我们使用 dropna() 方法删除所有包含缺失值的行，从而删除了所有空白行。另外，我们还添加了 comment 参数，将以 # 开头的行视为注释并忽略掉。