迭代csv.reader对象并处理空白数据，而不使用pandas/dataframe

迭代csv.reader对象并处理空白数据，而不使用pandas/dataframe的方法是通过使用Python内置的csv模块来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在处理CSV文件时，可以使用Python的csv模块来读取和处理数据，而不依赖于pandas或dataframe。csv模块提供了一个csv.reader对象，可以用于逐行读取CSV文件并处理其中的数据。

首先，需要导入csv模块：

import csv

然后，可以使用open函数打开CSV文件，并创建一个csv.reader对象：

with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)

接下来，可以使用for循环迭代csv.reader对象，逐行处理数据。在处理过程中，可以使用条件语句来判断空白数据，并进行相应的处理操作。

for row in reader:
    if not any(row):
        # 处理空白数据的操作
    else:
        # 处理非空数据的操作

在处理空白数据时，可以根据具体需求进行处理，例如跳过该行数据、填充默认值、记录日志等。

需要注意的是，csv.reader对象返回的每一行数据都是一个列表，列表中的每个元素对应CSV文件中的一个字段。

关于csv模块的更多详细信息，可以参考腾讯云对象存储COS的开发指南中关于csv模块的介绍：腾讯云COS开发指南 - csv模块

总结起来，通过使用Python的csv模块，可以迭代csv.reader对象并处理空白数据，而不依赖于pandas/dataframe。这种方法适用于对CSV文件进行简单的读取和处理操作，不需要使用到pandas或dataframe的高级功能。