如何用Python去除ANSI编码CSV文件中的LF换行符？

你的问题核心在于：

• strip()仅去除字符串首尾的换行符，无法处理文件中间的LF
• pandas的skip_blank_lines=True是跳过空行，而非移除单元格内的换行符

以下是几种可行方案：

方案1：全局替换所有LF换行符 #

如果需要移除文件中所有LF（无论位置），直接用字符串替换即可：

with open(csvTable, 'r', encoding='ANSI') as f:
    raw_csv = f.read()
    # 将所有LF换行符替换为空，可根据需求改为其他字符（如空格）
    clean_csv = raw_csv.replace('\n', '')

with open(csvTable2, 'w', encoding='ANSI') as f:
    f.write(clean_csv)

方案2：精准处理单元格内的换行符（保留正常行分隔） #

如果LF是单元格内的非法换行，需要保留CSV的正常行结构，用csv模块更安全：

import csv

with open(csvTable, 'r', encoding='ANSI', newline='') as infile:
    reader = csv.reader(infile)
    with open(csvTable2, 'w', encoding='ANSI', newline='') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile)
        for row in reader:
            # 遍历每个单元格，移除其中的LF换行符
            cleaned_row = [cell.replace('\n', '') for cell in row]
            writer.writerow(cleaned_row)

方案3：用pandas处理单元格内换行符 #

如果习惯用pandas，需遍历单元格替换换行符：

import pandas as pd

data_set = pd.read_csv(data_file, encoding='ANSI')
# 仅对字符串类型的单元格替换LF换行符
data_set = data_set.applymap(lambda x: x.replace('\n', '') if isinstance(x, str) else x)
data_set.to_csv(target_file, index=False, encoding='ANSI')

注意：如果你的CSV行分隔符就是LF，不要用方案1，否则会把所有行合并成一行，此时方案2或3更合适。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J. Skinner