为什么一个简单的CSV清理python脚本可以工作，而另一个不行？

一个简单的CSV清理Python脚本之所以可以工作，而另一个不行，可能有以下几个原因：

1. 代码逻辑问题：两个脚本可能在处理CSV文件时采用了不同的逻辑。例如，一个脚本可能正确地处理了CSV文件中的特殊字符、空值或格式错误，而另一个脚本可能没有进行相应的处理，导致出错。
2. 版本差异：两个脚本可能使用了不同版本的Python或相关库。某些库的更新可能会引入新的功能或修复bug，因此一个脚本在较新的版本中可能能够正常工作，而在较旧的版本中可能会出现问题。
3. 依赖库问题：两个脚本可能使用了不同的依赖库或库的不同版本。某些库可能在处理CSV文件时具有不同的行为或功能，因此一个脚本使用的库可能能够正确处理CSV文件，而另一个脚本使用的库可能无法正确处理。
4. 环境配置问题：两个脚本可能在不同的环境中运行。例如，一个脚本可能在一个配置了正确的文件路径、权限和编码的环境中运行，而另一个脚本可能在一个配置不正确的环境中运行，导致无法读取或写入CSV文件。

为了解决这个问题，可以尝试以下步骤：

1. 检查代码逻辑：仔细比较两个脚本的代码，查看是否有逻辑错误或遗漏的处理步骤。确保两个脚本在处理CSV文件时采用相同的逻辑。
2. 更新Python和相关库：确保两个脚本使用相同版本的Python和相关库。可以尝试更新Python和相关库到最新版本，以确保使用了最新的功能和修复了可能存在的bug。
3. 检查依赖库：检查两个脚本使用的依赖库及其版本。确保两个脚本使用相同的依赖库或相似的功能库。如果发现依赖库不一致，可以尝试在两个脚本中使用相同的依赖库版本。
4. 检查环境配置：检查两个脚本运行的环境配置。确保两个脚本在相同的环境中运行，包括文件路径、权限和编码设置等。如果发现环境配置不一致，可以尝试在两个脚本中使用相同的环境配置。

总之，一个简单的CSV清理Python脚本能否工作取决于代码逻辑、版本差异、依赖库和环境配置等因素。通过仔细比较和调试这些因素，可以找到问题所在并解决它们。