如果找到NoneType /缺失值，如何对Python的数据帧进行API数据输入过程

Question

我正在尝试从Goodreads API访问数据。但是，当迭代输入找到 NoneType 数据时，输入进程将停止，并且不会按我的预期进行下一次迭代。

我能想到任何一个;

1. 跳过 NoneType 数据后面的其余当前行数据输入，然后清理包含空数据的所有行，或者
2. 直接删除整个当前行的时间迭代查找 NoneType 数据。

以下是完整的代码：

import pandas as pd
import urllib.request, urllib.parse, urllib.error
import xml.etree.ElementTree as ET
columns = ['id',
'title',
'authors/author/name',
'average_rating',
'isbn',
'isbn13',
'language_code',
'num_pages',
'ratings_count',
'text_reviews_count',]
index = list(range(6,7))
table = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)

#Here's the mining to DataFrame
for row in index:
for path in columns:        
serviceurl1 = 'https://www.goodreads.com/book/show.xml?'
parameters1 = {'key': 'J9l5JsnPRm..............',
'id': row,
'format': 'xml',
}
url = serviceurl1 + urllib.parse.urlencode(parameters1)
access = urllib.request.urlopen(url, context = ctx)
data = access.read().decode('utf-8')

#DATA MINING PROCESS
#parsing the 'data' string into readable xml
tree = ET.fromstring(data)
inlst = tree.findall('book/%s' %path)
instr = []
for element in inlst:
instr.append(element.text)
datum = '-'.join(instr)
table[path][row] = datum      
print(table)

以下是我希望跳过/删除空数据输入的部分：

for element in inlst:
instr.append(element.text)
datum = '-'.join(instr)

下面是我要提取数据的 XML 文件：

<book>
<id>6</id>
<title>Harry Potter and the Goblet of Fire (Harry Potter, #4)</title>
<isbn></isbn>
<isbn13></isbn13>
</book>

从上面的XML可以看出，"ISBN"和"ISBN13"是空数据，当迭代访问它们时，程序正在停止。

至于第一个解决方案，我只知道如何删除包含空数据的行，但 idk 如何在迭代找到空数据时跳过。对于第二个解决方案 idk 到底该怎么做。

有没有办法实施此解决方案或有任何其他建议？谢谢大家，感谢您的帮助。

Answer 1

下面是包含检查 NoneType 的条件的代码片段：

for element in inlst:
if element.text:
instr.append(element.text)
datum = '-'.join(instr)

还发布了整个测试代码：

import pandas as pd
import urllib.request, urllib.parse, urllib.error
import xml.etree.ElementTree as ET
columns = ['id',
'title',
'authors/author/name',
'average_rating',
'isbn',
'isbn13',
'language_code',
'num_pages',
'ratings_count',
'text_reviews_count',]
index = list(range(6,7))
table = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)

#Here's the mining to DataFrame
for row in index:
for path in columns:        
data = '''
<book>
<id>6</id>
<title>Harry Potter and the Goblet of Fire (Harry Potter, #4)</title>
<isbn>4</isbn>
<isbn13></isbn13>
</book>
'''

#DATA MINING PROCESS
#parsing the 'data' string into readable xml
tree = ET.fromstring(data)
inlst = tree.findall('%s' %path)
instr = []
for element in inlst:
if element.text:
instr.append(element.text)
datum = '-'.join(instr)
table[path][row] = datum      
print(table)

运行上面的代码片段并观察输出，我认为它与您询问的情况完全一致。

此外，我还更新了查找条件，如下所示：

inlst = tree.findall('%s' %path)