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...
file_path = 'data.csv' 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。 ...
data = pd.read_csv('data.csv') 跳过行:使用pandas的skiprows参数来跳过指定的行。该参数可以接受一个整数列表,表示要跳过的行的索引。 代码语言:txt 复制 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...
这个参数如果为True,那么read_csv将返回一个 TextFileReader 对象,而不是DataFrame。我们调用TextFileReader对象的get_chunk方法,就可以设置每次读多少行数据。且看下面的例子: >>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' ,iterator=True ) >>>df <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x1e4c9...
skip_blank_lines 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...
read_csv()函数的简介 read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, ma...
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', ...
您可以使用pd.read_csv并指定skiprows=4：
CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式,被用户、商业和科学广泛应用。 本文以meal_order_info.csv为例说明。 语法 基本语法格式: 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...
# 导入pandas import pandas as pd pd.read_csv(filepath_or_buffer = "pokemon.csv") # makes the passed rows header pd.read_csv("pokemon.csv", header =[1, 2]) # 使传递的列作为索引而不是0、1、2、3 ... pd.read_csv("pokemon.csv", index_col ='Type') pd.read_csv("pokemon.csv"...