使用read_csv函数读取CSV文件: 使用Pandas提供的read_csv函数来读取CSV文件。这个函数会返回一个DataFrame对象,方便后续的数据处理。 设置skiprows参数跳过指定行数: skiprows参数可以接受多种类型的输入,包括整数、列表或函数,以指定要跳过的行数或行索引。 如果传入一个整数n,表示跳过文件的前n行。 如果传入一个列表...
read_csv是pandas库中用于读取 CSV 文件的函数。它允许你指定多种参数来控制数据的读取方式,包括跳过某些行。 相关优势 灵活性:可以精确控制哪些行被读取,哪些行被跳过。 效率:通过跳过不必要的行,可以减少内存使用和处理时间。 类型与应用场景 数据清洗:在处理大型数据集时,可能需要跳过某些无关紧要的行。
df10 = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 1]) print(df10) # 2.指定列的名称 df11 = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name', 'sex']) print(df11) skiprows 、nrows和skipfooter skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算...
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 2. 行索引和列...
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。
行数据而不是文件的第一行。 # 默认系统会推断,如果指定列名会被忽略 pd.read_csv(data, header=0) # 第一行 pd.read_csv(data, header=None) # 没有表头 pd.read_csv(data, header=[0,1,3]) # 多层索引 MultiIndex 1 2 3 4 2.5 names(列名) ...
read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd # 使用分号作为分隔符读取CSV数据 df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', sep=';') 跳过行和指定列 可以使用skiprows参数来跳过文件的一些行,以及使用us...
skiprows 接收一个正整数。 在读取 CSV 文件时，如果使用了 skiprows，Pandas 将从头开始删除指定的行。 我们想从开头跳过 8 行，因此将 skiprows 设置为 8。如下所示：2、comment comment接收一个字符。 如果该字符在行首出现，则将跳过该行。 我们想跳过上面显示的 CSV 文件中包含一些额外信息的行，所以 CSV ...
通过将整数 10 赋给函数,您将跳过前 10 行。 要保留第一行 0(作为标题)然后跳过其他所有内容直到第 10 行,您可以这样写: pd.read_csv('test.csv', sep='|', skiprows=range(1, 10)) 其他使用 read_csv 跳过行的方法 控制使用哪些行 read_csv 的两种主要方法是 header 或skiprows 参数。 假设我们有...