如何在 Pandas CSV 導入中跳過行？

使用Pandas 進行CSV 匯入時跳過行

使用pandas.read_csv() 匯入CSV 資料時，您可能想要跳過CSV某些行。但是，skiprows 參數可能會令人困惑，因為它同時接受列表和整數。

skiprows 參數可讓您指定要從檔案開頭跳過的行。如果您提供行號列表，它將跳過這些行。如果您提供一個整數，它將跳過該行數。

例如，如果您有一個CSV 文件，其中第二行包含不必要的數據並且您想要跳過它，您可以使用以下任意一種方法：

Skiprow 作為列表（推薦）

<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>

Skiprow 作為整數

<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>

注意使用skiprows=1 會跳過skiproski =[1] 會跳過索引為1 的行。這是因為Python 使用基於0 的索引，其中列表中的第一個元素的索引為0。

結論

透過了解skiprows參數的行為，您可以在使用pandas導入CSV期間有效地跳過不需要的行。

以上是如何在 Pandas CSV 導入中跳過行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！