pandas.read_csv函数是Python中pandas库中用于读取CSV文件的函数之一。它可以从CSV文件中加载数据到DataFrame对象中,从而方便地进行数据分析和处理。 对于跳过行,直到找到特定字符串,我们可以使用pandas.read_csv函数的一些参数来实现: skiprows参数:该参数可以指定要跳过的行数。可以传入一个整数值来表示要跳过的...
pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是 df 的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']] # 以下用 callable 方式可以巧妙指定顺序, in 后边的是我们要的顺序 pd.read_csv(data, usecols=lambda x: x.upper(...
与skiprows类似，它将跳过文件底部的行数。 （这个参数不支持engine='c'，所以需要指定engine=“python”，可以看下面截图中的提示）。 CSV 文件中，如果想删除最后一行，那么可以指定 skipfooter =1：以上就是6个非常简单但是有用的参数，在读取CSV时使用它们可以最大限度地减少数据加载所需的工作量并加快数据分析。
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.read_csv函数时跳过未知数量的空行了。 注意:以上示...
mydata = pd.read_csv("workingfile.csv", skiprows=[1,2])在本例中,我们在导入 时跳过了第二行和第三行。不要忘记 python 中的索引从 0 开始,因此 0 指的是第一行,1 指的是第二行,2 表示第三行。 ID first_name company salary0 13 Steve Google 961 ...
Pandas之read_csv（）读取⽂件跳过报错⾏的解决 读取⽂件时遇到和列数不对应的⾏，此时会报错。若报错⾏可以忽略，则添加以下参数:样式：pandas.read_csv(***,error_bad_lines=False)pandas.read_csv(filePath) ⽅法来读取csv⽂件时，可能会出现这种错误：ParserError：Error tokenizing data.C error:...
`skipfooter` 参数用于跳过 CSV 文件末尾的特定行数。若使用默认的 C 引擎，此功能无法应用，而 Python 引擎则能有效处理，同时，合理设置 `encoding` 参数可避免乱码问题。nrows `nrows` 参数控制 pandas 一次读取文件的行数，适用于处理大量数据或预览数据集。通过指定具体行数，可以节省内存资源，简化...
header: 指定哪一行作为列名(通常是第一行),默认为 0。 names: 自定义列名,传入一个列表。 index_col: 指定哪一列作为索引列。 dtype: 指定每列的数据类型。 skiprows: 跳过指定行数的数据。 na_values: 将指定值视为空值。 例如: df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=0, names=['col...
1) 跳过第一行 skiprows = 1 表示,跳过1前面的行,从2行开始读取。skip[1] 表示跳过index = 1的行,读取其他所有的行; 2) 从头开始读取 df.head(5) ,查看前5行;df.tail(5) 从末尾开始读取,查看后几行; 3) 读取前多少行 df = pd.read_csv(f,nrows = 1e4),对于大文件很有用 ...