Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Melangkau Baris dalam Import CSV Pandas?

Bagaimana untuk Melangkau Baris dalam Import CSV Pandas?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-10-30 22:07:02409semak imbas

How to Skip Rows in Pandas CSV Import?

Melangkau Baris Semasa Import CSV dengan Panda

Apabila menggunakan pandas.read_csv() untuk mengimport data CSV, anda mungkin mahu melangkau baris tertentu . Walau bagaimanapun, parameter skiprows boleh mengelirukan, kerana ia menerima kedua-dua senarai dan integer.

Parameter skiprows membolehkan anda menentukan baris untuk dilangkau dari permulaan fail. Jika anda memberikan senarai nombor baris, ia akan melangkau baris tersebut. Jika anda memberikan integer, ia akan melangkau bilangan baris tersebut.

Sebagai contoh, jika anda mempunyai fail CSV yang baris kedua mengandungi data yang tidak diperlukan dan anda ingin melangkaunya, anda boleh menggunakan mana-mana yang berikut kaedah:

Langkau sebagai Senarai (Disyorkan)

<code class="python">import pandas as pd
from io import StringIO

s = """1, 2
3, 4
5, 6"""

# Skip the second row using a list
df = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=[1], header=None)

# Output: Row with index 1 skipped
print(df)</code>

Langkau sebagai Integer

<code class="python"># Skip the second row using an integer
df = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=1, header=None)

# Output: Row with index 1 skipped
print(df)</code>

Nota bahawa menggunakan skiprows=1 melangkau baris pertama, manakala skiprows=[1] melangkau baris dengan indeks 1. Ini kerana Python menggunakan pengindeksan berasaskan 0, di mana elemen pertama dalam senarai mempunyai indeks 0.

Kesimpulan

Dengan memahami gelagat parameter skiprows, anda boleh melangkau baris yang tidak diingini dengan berkesan semasa import CSV menggunakan panda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melangkau Baris dalam Import CSV Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn