方法5:读取 csv 文件时从末尾跳过 N 行。 代码: Python3实现 # Importing Pandas library importpandasaspd # Skipping 2 rows from end df=pd.read_csv("students.csv", skipfooter=5, engine='python') # Show the dataframe df 输出: 注:本文由VeryToolz翻译自How to skip rows while reading csv file...
df = read_csv_skip_unknown_rows(file_path) 在上述示例中,read_csv_skip_unknown_rows函数会打开CSV文件并逐行读取,直到遇到非空行为止。通过统计空行的数量,确定了要跳过的行数。然后,使用pd.read_csv函数读取CSV文件时,将skiprows参数设置为计算得到的行数,以跳过空行。 这样,就可以在使用pandas.re...
df4 = pd.read_csv(r"student.csv",header=None,names=["id","name","sex","age","grade"],index_col=["name"], sep=",") #指定name列作为行索引 df5 = pd.read_csv(r"student.csv",header=None,usecols=[1,2,3],names=["name", "sex", "age"],index_col=0,sep=",") #指定列 di...
skip_rows = [2, 5, 7] # 要跳过的行的索引列表 data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=skip_rows) 处理跳过的行:根据需要,可以选择将跳过的行保存到另一个DataFrame对象中,以备后续处理。 代码语言:txt 复制 skipped_rows = pd.read_csv('data.csv', skiprows=skip_rows) 进一步处理数据:根据需...
skip_blank_lines 默认为 True,则过滤掉空行,如为 False 则解析为 NaN verbose 打印一些重要信息 时间处理相关参数 parse_dates 指定某些列为时间类型。 df = pd.read_csv("xx.csv", parse_dates=["column"]) date_parser date_parser 参数定制某种时间类型,详细使用过程总结如下。因为有些格式虽然是日期,但...
初识Pandas系列三:数据读写(上)中介绍了Pandas如何读取CSV、TXT和JSON,本篇继续讲解2个常用的数据格式,即Excel和Sql。 Excel的读写 read_excel 常用的Excel表格有Excel 2003(.xls)和Excel 2007+ (.xlsx)版本,read_excel()使用Python的xlrd和openpyxl模块来读取数据,其中xlrd支持.xls和.xlsx,openpyxl只支持.xlsx,...
1.1、read_csv 学习自:详解pandas的read_csv方法 - 古明地盆 - 博客园 CSV文件 列与列间的分隔符是逗号,行与行间的分隔符是'\n' 用法 pandas.read_csv( filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, delim_whitespace=True, header='infer', ...
pd.read_csv( filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, ...
您可以使用pd.read_csv并指定skiprows=4：
你只需要修改self.read_csv调用中的参数名，就像这样，我只修改了一个词：