如何使用python将.csv文件转换为.md

如何使用python将.csv文件转换为.md,python,csv,markdown,Python,Csv,Markdown,输入csv文件内容: Loop Count,1000,,,,, Data1,Artefact,,,,, ,TWHashTable,,,,, , ,Insert,TBB:892,TW:6242,, , ,Find,TBB:203,TW:721,, , ,DeleteAll,TBB:33,TW:1372369,, Data2,Artefact,,,,, ,TWUtils,,,, , ,Insert,TBB:892,TW:6242,, , ,Find,TBB:203,TW:721,, ,

输入csv文件内容:

Loop Count,1000,,,,,
Data1,Artefact,,,,,
,TWHashTable,,,,,
 , ,Insert,TBB:892,TW:6242,,
 , ,Find,TBB:203,TW:721,,
 , ,DeleteAll,TBB:33,TW:1372369,,
Data2,Artefact,,,,,
,TWUtils,,,,
 , ,Insert,TBB:892,TW:6242,,
 , ,Find,TBB:203,TW:721,,
 , ,DeleteAll,TBB:33,TW:1372369,,
预期产出: 循环计数 1000 字段3 字段4 字段5 字段6 字段7 数据1 人工制品 TWHashTable 插入 待定:892 TW:6242 发现 待定:203 TW:721 删除所有 待定:33 TW:1372369 数据2 人工制品 特乌提尔 插入 待定:892 TW:6242 发现 待定:203 TW:721 删除所有 待定:33 TW:1372369 查看更多解决方案:

df = pd.read_csv(csvFile, engine='python')
with open("my_markdown.md", 'w') as md:
    df.fillna('', inplace=True)
    df.to_markdown(buf=md, index=False)

谢谢,它与df=pd.read_csv(csvFile,engine='python')一起工作
df = pd.read_csv(csvFile, engine='python')
with open("my_markdown.md", 'w') as md:
    df.fillna('', inplace=True)
    df.to_markdown(buf=md, index=False)