[已解决]求助各位大佬

lpp25621832

ta_content = element.find_elements_by_xpath('//*[@id="datalist"]/table/tbody/tr[1]/td[1]'）
        lst1 = []
        if not ta_content:
            print(None)
        else:
            for ta in ta_content:
                ta = ta.get_attribute("innerText")
                print(ta)

tb = .....

tc = ......

td =.....

te =.....

tf = .....

tg = .....

ti_content = element.find_elements_by_xpath('//*[@id="datalist"]/table/tbody/tr[9]/td[1]'）
        lst9 = []
        if not ti_content:
            print(None)
        else:
            for ti in ti_content:
                ti = ti.get_attribute("innerText")
                print(ti)

write_clo = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]

df = pd.DataFrame(columns=(write_clo))

df.to_csv('sao.csv', line_terminator="\n", index=False, mode='a', encoding='utf8')


运行后 pycharm下面窗口显示出来的结果是：0.9  None  None  None   0.94  0.95  0.96  0.97   0.98

但是保存到 csv 里面却显示不出None ，而是用其他的数据给顶替了，变成了 ： 0.9  0.88  0.87  0.87   0.94  0.95  0.96  0.97   0.98

请教各位大佬，
    我想要csv里面保存的数据也能显示出None，应该怎么操作？

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Twilight6

2020-6-20 18:36:20

lpp25621832 发表于 2020-6-20 18:03
head = ['标题1','标题2','标题3','标题4','标题5','标题6','标题7','标题8','标题9' ]
list = [ta, tb, ...

建议直接发完整代码，我帮你看，这大概率是你自己数据没弄好的原因

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Twilight6

把None 转为 str 然后写入即可吧

str(None)
>>> 'None'

None  # 空
>>>     # 所以不会显示东东

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 16:22
把None 转为 str 然后写入即可吧

不是None的问题，假设我把None改为数字0，那么我pycharm下面运行的结果是对的，是可以显示0的，但是存到csv里面就又没有0了。
运行后 pycharm下面窗口显示出来的结果是：0.9  0  0  0   0.94  0.95  0.96  0.97   0.98

但是保存到 csv 里面却显示不出0，而是用其他的数据给顶替了，变成了 ： 0.9  0.88  0.87  0.87   0.94  0.95  0.96  0.97   0.98

所以 问题是我存到csv里面的时候，如果当前数值不存在的话，怎么样能够在csv里面把这个位置给空出来，或者用个数字或者字母（随便什么，比如0）来占这个空位。

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 16:32
不是None的问题，假设我把None改为数字0，那么我pycharm下面运行的结果是对的，是可以显示0的，但是存到c ...

我觉得是你代码有一小点问题，打印的和写入的不一致吧? 检查检查~

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 17:08
我觉得是你代码有一小点问题，打印的和写入的不一致吧? 检查检查~

嗯，打印出来的和我写入的不一样。就是假如数据不存在，我可以打印出来0.9  不存在  不存在  不存在   0.94  0.95  0.96  0.97   0.98
但是存入到csv里面就变成了  0.9  0.88  0.87  0.87   0.94  0.95  0.96  0.97   0.98

代码我发到第一行了啊  大神帮我看看，是哪里写的有问题，还是我写的存入csv里的这一段：
write_clo = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]

df = pd.DataFrame(columns=(write_clo))

df.to_csv('sao.csv', line_terminator="\n", index=False, mode='a', encoding='utf8')

是不是差什么？

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 17:15
嗯，打印出来的和我写入的不一样。就是假如数据不存在，我可以打印出来0.9  不存在  不存在  不存在   0. ...

是不是数据有问题，你看看写入前一行打印一次



我测试没什么毛病

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 17:24
是不是数据有问题，你看看写入前一行打印一次

我的意思就是 拿你上面这个例子举例。
当爬到第5页的这个 1 = [[1, 0, 3],[4, 0, 6], [8, 0, 9]]的时候，
1 = 【[不存在],[不存在], [8, 0, 9]]。
然后pycharm可以打印出这个[不存在],[不存在]，
但是存入csv里面就不行，我想请问在csv里面如何也能显示出这个[不存在]，或者就让这个位置空着，什么都不显示也行。就是不要把下面的数据给移到上面了。这样数据就错了。

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 17:24
是不是数据有问题，你看看写入前一行打印一次

我上面打印的时候 判断了 ta 这个数据在不在
但是我写入csv里面的时候没有判断
难道写入csv里面的时候也需要判断吗？

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 17:36
我上面打印的时候 判断了 ta 这个数据在不在
但是我写入csv里面的时候没有判断
难道写入csv里面的时候 ...

这个意思？

import pandas as pd


head = ["标题1" , "标题2" , "标题3"]
l = [[None],[None],[ 8, 0, 9]]
for i in range(len(l)):
    if l[i] == [None]:
        l[i] = [str(l[i][0])]*3
df = pd.DataFrame (l , columns = head)
df.to_csv ("test.csv" ,index=False, encoding = "utf-8")

df2 = pd.read_csv ("test.csv", encoding = "utf-8")
print (df2)

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 17:36
我上面打印的时候 判断了 ta 这个数据在不在
但是我写入csv里面的时候没有判断
难道写入csv里面的时候 ...

写入不需要判断呀，如果数据不存在会当为缺失值不是吗

然后就是一个空的

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 17:40
这个意思？

head = ['标题1','标题2','标题3','标题4','标题5','标题6','标题7','标题8','标题9' ]
list = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]
        for i in range(len(list)):
            if list[i] == [None]:
                list[i] = [str(list[i][0])]*9
                df = pd.DataFrame(list, columns=head)
                df.to_csv('demo1.csv', line_terminator="\n", index=False, mode='a', encoding='utf8')

结果报错：Shape of passed values is (9, 1), indices imply (9, 9)
为什么？

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 17:41
写入不需要判断呀，如果数据不存在会当为缺失值不是吗

然后就是一个空的

是啊 按理说应该是这样
可是我存入csv里面的时候，原本没有数据的那一栏 系统给自动的加了个数据。。。。导致数据错乱了啊

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 18:03
head = ['标题1','标题2','标题3','标题4','标题5','标题6','标题7','标题8','标题9' ]
list = [ta, tb, ...

建议直接发完整代码，我帮你看，这大概率是你自己数据没弄好的原因

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 18:36
建议直接发完整代码，我帮你看，这大概率是你自己数据没弄好的原因

Twilight6 发表于 2020-6-20 17:40
这个意思？

head = ['标题1','标题2','标题3','标题4','标题5','标题6','标题7','标题8','标题9' ]
list = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]
        for i in range(len(list)):
            if list == [None]:
                list = [str(list[0])]*9
                df = pd.DataFrame(list, columns=head)
                df.to_csv('demo1.csv', line_terminator="\n", index=False, mode='a', encoding='utf8')

结果报错：Shape of passed values is (9, 1), indices imply (9, 9)

请问：这个怎么写能变成（9，1），而不是（9，9）？

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 18:38
Twilight6 发表于 2020-6-20 17:40
这个意思？

你 的 list = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]
里面的数据有些不是 列表 导致报错

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 18:53
你 的 list = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]
里面的数据有些不是 列表 导致报错

ta就是每一页的列表的一行，每一页我都要提取9行里面的内容，但不是每一页的每一行都有内容，所以就会出现爬到某一页的时候ta没有数据的情况，
然后pycharm能够打印出来没有数据，
但是存入csv里面的时候就不会打印没有数据。

write_clo = [ta, tb, tc, td, te, tf, tg, th, ti]

df = pd.DataFrame(columns=(write_clo))

df.to_csv('sao.csv', line_terminator="\n", index=False, mode='a', encoding='utf8')

我是不是要在存入csv的这个语句里面加个什么句子？或者有什么占位符？

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 19:07
ta就是每一页的列表的一行，每一页我都要提取9行里面的内容，但不是每一页的每一行都有内容，所以就会出 ...

语句里面加个什么句子？或者有什么占位符？

唉，这我不清楚了，你不方便发完整代码吗?不方便的话无能为力了

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 19:19
唉，这我不清楚了，你不方便发完整代码吗?不方便的话无能为力了

我一开始发的就相当于完整代码了，就差前面的一个url地址
这就是所有我要提取的内容了，每一页的9行里的数据。

Twilight6

lpp25621832 发表于 2020-6-20 19:38
我一开始发的就相当于完整代码了，就差前面的一个url地址
这就是所有我要提取的内容了，每一页的9行里的 ...

....你发这个代码我要补充是吗....?   代码中一个符号的错误都会导致整个代码无法运行....

你的编辑，还不如完全复制下来

lpp25621832

Twilight6 发表于 2020-6-20 19:39
无语了   你发这个代码我要补充是吗?   你知道代码每一个环节可能缺少一个参数都会导致整个代码无法运 ...

大神，我知道我的问题在哪了。
就是我存入csv里面的数据如果没有，它就自动的被前面一行的数据给替换了。
pandas里面不是有个:
    df.fillna(method="pad") #用前一个的数据代替NaN

但问题是我没有调用过这个方法，而且也不想用这个。
请问大神 怎么能让这个  df.fillna(method="pad") 恢复默认值 即 df.fillna(method="None")
真的非常感谢你。