如何用Python统计CSV文件中多列同时非空的行数？

针对你需要统计CSV中指定多列同时包含非空值行数的需求，这里提供几种实用的Python实现方案，同时修正你原有代码中的逻辑问题。

核心思路 #

1. 读取CSV文件，定位需要检查的目标列
2. 遍历每一行数据，验证目标列的单元格（去除首尾空格后）是否均不为空字符串
3. 统计符合条件的行数，若需要可同时将符合条件的行写入新文件

方案一：按列名指定（推荐，直观不易错） #

使用csv.DictReader可以直接通过列名访问单元格，无需手动对应列索引，适合按列名指定的场景：

import csv

def count_non_empty_rows(csv_path, target_columns):
    count = 0
    with open(csv_path, 'r', encoding='UTF-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        # 校验目标列是否存在，避免传入无效列名
        for col in target_columns:
            if col not in reader.fieldnames:
                raise ValueError(f"列名 '{col}' 不存在于CSV文件中")
        # 遍历每行，检查所有目标列是否同时非空
        for row in reader:
            all_non_empty = all(row[col].strip() != '' for col in target_columns)
            if all_non_empty:
                count += 1
    return count

# 示例调用
csv_file = r"C:\Users\o\Desktop\1.csv"
# 统计gender和name同时非空的行数
print(count_non_empty_rows(csv_file, ['gender', 'name']))  # 输出：6
# 统计gender、name、age同时非空的行数
print(count_non_empty_rows(csv_file, ['gender', 'name', 'age']))  # 输出：4

方案二：按列索引指定 #

如果你习惯使用列索引（表头后第一列索引为0），可以用csv.reader实现：

import csv

def count_non_empty_rows_by_index(csv_path, target_col_indices):
    count = 0
    with open(csv_path, 'r', encoding='UTF-8') as f:
        reader = csv.reader(f)
        next(reader)  # 跳过表头行
        for row in reader:
            # 检查指定索引的列是否均非空（去除首尾空格）
            all_non_empty = all(row[idx].strip() != '' for idx in target_col_indices)
            if all_non_empty:
                count += 1
    return count

# 示例调用：gender是第2列（索引1），name是第3列（索引2），age是第4列（索引3）
csv_file = r"C:\Users\o\Desktop\1.csv"
print(count_non_empty_rows_by_index(csv_file, [1, 2]))  # 输出：6
print(count_non_empty_rows_by_index(csv_file, [1, 2, 3]))  # 输出：4

方案三：同时统计并筛选写入新文件 #

如果你需要同时将符合条件的行写入新CSV文件，可以结合统计与写入逻辑：

import csv

def filter_and_count_non_empty_rows(input_csv, output_csv, target_columns):
    count = 0
    with open(input_csv, 'r', encoding='UTF-8') as infile, open(output_csv, 'w', newline='', encoding='UTF-8') as outfile:
        reader = csv.DictReader(infile)
        writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=reader.fieldnames)
        writer.writeheader()
        
        # 校验目标列有效性
        for col in target_columns:
            if col not in reader.fieldnames:
                raise ValueError(f"列名 '{col}' 不存在于CSV文件中")
        
        for row in reader:
            all_non_empty = all(row[col].strip() != '' for col in target_columns)
            if all_non_empty:
                writer.writerow(row)
                count += 1
    return count

# 示例调用
input_path = r"C:\Users\o\Desktop\1.csv"
output_path = r"C:\Users\o\Desktop\2.csv"
# 筛选gender和name同时非空的行并统计数量
total = filter_and_count_non_empty_rows(input_path, output_path, ['gender', 'name'])
print(f"符合条件的行数：{total}")  # 输出：6

对你原有代码的说明 #

你之前的代码逻辑存在问题：

1. 仅针对row_list[2]（name列）做判断，未处理多列同时非空的需求
2. 两次重复判断'' in image_id，逻辑冗余且未实现统计功能
3. 直接判断'' in image_id不够准确，应该用if not image_id.strip()来识别空值（包括仅含空格的情况）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lex9527