python - 删除重复的分隔符 Pandas

Question

我有从 Excel 表中读取的以下列

CM              FOTO 1              FOTO 2              FOTO 3              FOTO 4           
some text some  744905_L050_01.jpg  NaN                 744905_B001_01.jpg  NaN
some text some  NaN                 NaN                 NaN                 NaN
some text some  621059_W034_01.jpg  621059_W034_02.jpg  621059_W034_03.jpg  NaN     
some text some  NaN                 NaN                 NaN                 NaN

然后我正在编写一个新的 csv 文件，并创建以下列:

df_["DESCRIPTION"] = df["CM "]
df_["IMAGES_URL"] = df[["FOTO 1 ", "FOTO 2 ", "FOTO 3 ", "FOTO 4 "]].apply(lambda x: x.str.cat(sep='|'), axis=1)
df_["WAREHOUSE"] = "D"

最后我将它存储在一个 csv 文件中并使用分号作为分隔符: df_.to_csv('path/my_file.csv', encoding = 'utf-8', index=False, sep=';')输出如下所示:

DESCRIPTION;IMAGES_URL;WAREHOUSE
some text some;744905_L050_01.jpg|744905_B001_01.jpg;D
some text some;;D
some text some;621059_W034_01.jpg|621059_W034_02.jpg|621059_W034_03.jpg;D
some text some;;D

但是，如果所有四个 Foto 列都有 NaN值，它写双 ;;进入 .csv 文件。
如何删除双分号并只用一个分号替换它？

Answer 1

如果人为替换了“;;”使用“;”，您将获得来自 Foto 3 的数据，例如进入 Foto 2 列。这真的是你想要的吗？如果没有，你可以用其他东西填充 NaN:

df_.fillna('No foto', inplace=True)