使用 quip-api 和 pandas 阅读 Quip 电子表格

Question

我已经开始探索 Quip API。

我在 Quip 中创建了一个电子表格，其中包含以下详细信息：

1. 添加了电子表格的标题
2. 在电子表格中添加了以下数据：

ID	名称
1	哈利
2	赫敏
3	朗

这是我尝试从 Quip 中读取的方式：

import quip
import pandas as pd
import numpy as np
import html5lib

client = quip.QuipClient(token, base_url = baseurl)
rawdictionary = client.get_thread(thread_id)

dfs=pd.read_html(rawdictionary['html'])
raw_df = dfs[0]
raw_df.drop(raw_df.columns[[0]], axis = 1, inplace = True) 
#raw_df.dropna(axis=0,inplace=True)
print(raw_df.replace(r'^\s+$', np.nan, regex=True))

我尝试用 nan 对象删除行，并尝试用 nan 替换空白字符串。 但是，我仍然看到这些空行和列出现在数据框中，例如：

         A         B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  N  O  P
0   id      name  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
1    1    harry  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
2    2  hermione  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
3    3  ron  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
4    ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
5    ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
6    ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
7    ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
8    ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
9    ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
10   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
11   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
12   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
13   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
14   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
15   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
16   ​         ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​  ​
17   ​     

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问题

1. 通过 Python 阅读 Quip 电子表格的最佳方式是什么？
2. 如何清理多余的行和列，并仅处理在 Pandas 数据框中具有有效记录和标题作为id和name的行？
3. 在运行print(raw_df)时添加raw_df.dropna(axis=0,inplace=True) print(raw_df) ，我得到None 。 为什么？

Answer 1

Quip 会自动使用 \​ Unicode 字符引入许多额外的空白列和行。

这就是我解决这个问题的方法：

import quip
import pandas as pd
import numpy as np
import html5lib

client = quip.QuipClient(token, base_url = baseurl)
rawdictionary = client.get_thread(thread_id)

dfs=pd.read_html(rawdictionary['html'])
raw_df = dfs[0]

raw_df.columns=raw_df.iloc[0] #Make first row as column header
raw_df=raw_df[1:] #After the above step, the 1st two rows become duplicate. Delete the 1st row.
raw_df=raw_df[attribs]
cleaned_df = raw_df.replace(np.nan, 'N/A')
cleaned_df = cleaned_df.replace('\u200b', np.nan) 
cleaned_df.dropna(axis=0,how='any',inplace=True)