在数据帧中拆分列不删除n

Question

在这个问题之前，我要说，我不拥有csv中数据开始的方式。我也没有直接访问csv的权限，因为我只能从我没有直接访问权限的SFTP中提取csv。API显示的数据格式与csv显示的数据格式相同。以下是与数据帧相关的传入csv的两列

+-----+-------------------------------+-------------+
|     |  Sourcing Event ID (DTRM ID)  |     Site    |
+-----+-------------------------------+-------------+
| 0   |                         1035  |     ,ABC55, |
| 1   |                         1067  |          ,, |
| 2   |                         1181  |          ,, |
| 3   |                         1183  |          ,, |
| 4   |                         1184  |          ,, |
| 5   |                         1264  |          ,, |
| 6   |                         1307  |      ,DEF2, |
| 7   |                         1354  |          ,, |
| 8   |                         1369  |    ,HIJ150, |
| 9   |                         1372  |     ,DEF64, |
| 10  |                         1373  |      ,KLM9, |
| 11  |                         1374  |      ,DEF1, |
| 12  |                         1381  |          ,, |
| 13  |                         1385  |          ,, |
| 14  |                         1391  |          ,, |
| 15  |                         1394  |          ,, |
| 16  |                         1395  |          ,, |
| 17  |                         1402  |          ,, |
| 18  |                         1404  |          ,, |
| 19  |                         1405  |          ,, |
| 20  |                         1406  |          ,, |
| 21  |                         1408  |          ,, |
| 22  |                         1410  |    ,HIJ116, |
| 23  |                         1412  |          ,, |
+-----+-------------------------------+-------------+

因此，我做了以下工作（根据之前的SO答案）：

df_sourcing_events = pd.read_csv(wf['local_filename'])


            sourcing_events_melt_col = 'Sourcing Event ID (DTRM ID)'
            sourcing_events_site_col = 'Site'
            print(df_sourcing_events[[sourcing_events_melt_col,sourcing_events_site_col]])
            df_sourcing_events[sourcing_events_site_col] = df_sourcing_events[sourcing_events_site_col].str.lstrip(',')
            df_sourcing_events[sourcing_events_site_col] = df_sourcing_events[sourcing_events_site_col].str.rstrip(',')

            df_sourcing_events_sites = pd.concat([df_sourcing_events[sourcing_events_melt_col], df_sourcing_events[sourcing_events_site_col].str.split(',', expand = True)], axis = 1)\
                                                    .melt(id_vars=[sourcing_events_melt_col])\
                                                    .sort_values(by = sourcing_events_melt_col)\
                                                    .rename(columns = {'value' : sourcing_events_site_col})\
                                                    .drop(columns = ['variable'])\
                                                    .dropna()

现在您要问自己，为什么要去掉前导和尾随的逗号

因为我有另一个与合同有关的文件，它有相同的精确布局，我对它做了相同的事情，用相同的精确代码解决了问题。我一辈子都无法理解为什么我的代码输出如下：

+-----+-------------------------------+-----------+
|     |  Sourcing Event ID (DTRM ID)  |    Site   |
+-----+-------------------------------+-----------+
| 0   |                         1035  |     ABC55 |
| 1   |                         1067  |           |
| 2   |                         1181  |           |
| 3   |                         1183  |           |
| 4   |                         1184  |           |
| 5   |                         1264  |           |
| 6   |                         1307  |      DEF2 |
| 7   |                         1354  |           |
| 8   |                         1369  |    HIJ150 |
| 9   |                         1372  |     DEF64 |
| 10  |                         1373  |      KLM9 |
| 11  |                         1374  |      DEF1 |
| 12  |                         1381  |           |
| 13  |                         1385  |           |
| 14  |                         1391  |           |
| 15  |                         1394  |           |
| 16  |                         1395  |           |
| 17  |                         1402  |           |
| 18  |                         1404  |           |
| 19  |                         1405  |           |
| 20  |                         1406  |           |
| 21  |                         1408  |           |
| 22  |                         1410  |    HIJ116 |
| 23  |                         1412  |           |
+-----+-------------------------------+-----------+

好像dropna（）根本不起作用。我甚至将其他合同csv中的工作代码复制并粘贴到该区域，并简单地更改代码中的变量以匹配此csv，但仍然无法工作。我重新检查以确保其他代码也能正常工作

我试过了，但没有用。我还应该做什么

编辑：

对扎克人的回答：

否，因为在此之后，我将执行以下操作：

df_sourcing_events_final = df_sourcing_events.drop([sourcing_events_site_col], axis=1)

            write_dataframe_to_csv_on_s3(df_sourcing_events_sites, s3_bucket, 'sourcing_events_sites.csv')

            write_dataframe_to_csv_on_s3(df_sourcing_events_final, s3_bucket, file_name)

我将列表中的一列拆分为单独的行，并从中生成一个新的csv以加载到一个单独的表中

Answer 1

它不会删除，因为它们是空字符串而不是N/A。尝试：

df = df_sourcing_events_sites
df = df[df.Site != '']

Answer 2

^{}只删除“real”NaN。但有时csv文件包含被熊猫视为字符串的na。在您的情况下，我认为这些是空字符串""

在任何情况下，^{}方法都有一个na_values参数，您可以用所需的字符串值填充该参数。你可以试试na_values=""，但我无法预测它的输出