Pandas를 사용하여 CSV 파일을 가져올 때 특정 행을 건너뛰는 방법은 무엇입니까?

Pandas를 사용하여 건너뛴 행이 있는 CSV 파일을 가져오는 방법

CSV 파일을 Python으로 가져오는 것은 일반적인 작업이며 Pandas는 데이터 조작 및 분석에 널리 사용되는 라이브러리입니다. 그러나 가져오기 프로세스 중에 특정 행을 건너뛰어야 하는 상황이 발생할 수 있습니다.

이를 달성하기 위해 Pandas는 read_csv() 함수에 Skiprows 매개변수를 제공합니다. 그러나 문서가 모호해 보일 수 있으므로 건너뛸 행을 올바르게 지정하는 방법이 궁금할 수 있습니다.

skiprows 매개변수 이해

skiprows 매개변수는 다음 중 하나의 목록을 허용합니다. 행 번호(0부터 인덱스) 또는 파일 시작 부분에서 건너뛸 행 수를 나타내는 정수입니다. Pandas는 제공하는 값의 형식에 따라 두 가지 해석을 모두 허용하기 때문에 혼란이 발생합니다.

• 행 번호 목록(예: Skiprows=[1]): 지정된 인덱스가 있는 행. 이 경우 Skiprows=[1]은 인덱스 1이 있는 행(두 번째 행)을 건너뜁니다.
• 정수(예: Skiprows=1): 여기서 n은 정수 값입니다. 따라서 Skiprows=1은 첫 번째 행을 건너뜁니다.

예

차이점을 설명하려면 다음 CSV 파일을 고려하세요.

<code class="csv">1, 2
3, 4
5, 6</code>

두 번째 행을 건너뛰려면(인덱스 1 사용):

<code class="python">import pandas as pd

# Skip row with index 1
data = pd.read_csv("data.csv", skiprows=[1])

# Print the data
print(data)</code>

이 결과는 다음과 같습니다.

   0  1
0  1  2
1  5  6

첫 번째 행을 건너뛰려면:

<code class="python">import pandas as pd

# Skip first row
data = pd.read_csv("data.csv", skiprows=1)

# Print the data
print(data)</code>

이 결과는 다음과 같습니다.

   0  1
0  3  4
1  5  6

Pandas.read_csv()에서 건너뛴 행을 지정하는 다양한 방법을 이해하면 데이터를 효율적으로 가져오고 특정 행을 제외해야 하는 특정 시나리오를 처리할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas를 사용하여 CSV 파일을 가져올 때 특정 행을 건너뛰는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!