如何在python中基于两个不同CSV文件中的空值分离数据

我是python开发的新手，我正在尝试根据空值将csv文件分为两个不同的文本文件

我的csv文件包含如下数据

及

我的csv文件包含四个字段：设施、卡车、驾驶员和执照 卡车和驾驶员有一些空值 我想为行值创建两个单独的文件，其中truck value us为null，另一个文件将包含driver value为null的信息

我尝试了以下代码，但它并没有消除文本文件中显示0或空格的空值

    License = pd.read_csv("E:\ActiveCityLicenses.csv")

    a=License.isnull().sum()
    print(a)
    print(License.shape)
    m=License[License['TRUCK_ID'].isnull()]
    print(m)
    n=License.dropna(axis= 0, subset= ['TRUCK_ID'], inplace=True)
    print(n)

    License.to_csv(r'E:\DriverLicense.txt', header=None, index=None, mode='w', columns=None)
    #I had to create two data frames as after doing first dorpna entire frame gets empty


    License1 = pd.read_csv("E:\ActiveCityLicenses.csv")
    p=License1.dropna(axis= 0, subset= ['EMPLOYEE_ID'], inplace=True)
    print(p)

    License1.to_csv(r'E:\TruckLicense.txt', header=None, index=None, sep=',', mode='w')

有谁能建议一个更好的方法来做这件事，或者我在这里遗漏了什么？ 文本文件中的输出为

     A119,BF01,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU
     A119,BF03,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU
     A119,BF04,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU
     A119,BF05,,TOR|MARK|BRAM|MISS|RHILL|VAU

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不应存在空格。

如果要确保空列不存在，可以始终通过执行以下操作来删除该列，例如：

License.drop（labels=“EMPLOYEE\u ID”，axis=1，inplace=True）

我不完全确定您希望删除哪一列，因此我无法给出更完整的解决方案

df= df[pd.notnull(df['TRUCK_ID'])]