如何在使用 Pandas 读取 csv 文件时跳过行？

在使用 Pandas 读取 csv 文件时，有时候需要跳过一些行。这些行可能包含了文件的标题、注释或其他无效数据。为了有效地从 csv 文件中读取数据，我们需要知道如何使用 Pandas 跳过行。

Pandas 跳过行的方法

Pandas 提供了多种方法来跳过行。最常用的方法是使用 skiprows 参数。skiprows 参数可以接受一个整数列表或一个函数，这些整数或函数用于跳过指定的行。

以下是一些示例：

# 读取文件前 5 行数据并跳过第 1 行
df = pd.read_csv('example.csv', skiprows=[1], nrows=5)

# 跳过前 3 行数据并读取所有剩余数据
df = pd.read_csv('example.csv', skiprows=lambda x: x in [0, 1, 2])

# 跳过前 10 行数据并读取所有剩余数据
df = pd.read_csv('example.csv', skiprows=10)

在以上示例中，第一个示例使用了一个整数列表来跳过第一行数据。第二个示例使用了一个函数来跳过前三行数据。第三个示例直接跳过前 10 行数据。

需要注意的是，skiprows 参数的值是一个列表或一个函数。如果你需要跳过多行，请使用整数列表。如果你需要跳过一些特定的行，请使用函数。

如果你只想跳过文件的头部或尾部，可以使用 header 和 footer 参数。这些参数分别用于跳过文件的头部和尾部指定行数的数据。

以下是一些示例：

# 跳过前 10 行数据和最后 5 行数据
df = pd.read_csv('example.csv', skiprows=10, skipfooter=5)

# 跳过文件头部 2 行数据和文件尾部 3 行数据
df = pd.read_csv('example.csv', header=2, skipfooter=3)

以上示例中，第一个示例跳过了文件的头部和尾部的数据。第二个示例跳过了文件头部和尾部的指定行数的数据。

结论

使用 Pandas 跳过行的方法是非常实用的。你可以使用 skiprows 参数来跳过指定的行，还可以使用 header 和 footer 参数来跳过文件头部和尾部的数据。无论你处理的是大型或小型数据集，都可以使用这些方法来使你的代码更加高效和精确。