使用 Pandas 匯入 CSV 檔案時如何跳過特定行？

解釋Pandas 的CSV 匯入的跳行參數

使用pandas.read_csv() 將CSV 檔案匯入到DataFrame 時，您可以被匯入到您想要從匯入過程中排除特定行的情況。 Skiprows 參數提供了此功能，但其語法可能不明確。

理解歧義

pandas 文件指出，skiprows 可以接受行號列表（ 0 索引）或表示從文件開頭跳過的行數的整數。當您想要跳過特定行（例如索引為 1 的行）時，這種歧義可能會導致混亂。

確定行為

澄清跳過行的行為，考慮以下場景：

• skiprows=1：此參數將跳過CSV 檔案的第一行，而不是索引為1 的行。
• skiprows=[1] ：此參數將專門跳過索引為 1 的行。

示例演示

讓我們來說明一下行為使用StringIO 對象：

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

s = "1, 2\n3, 4\n5, 6"

# Skipping the first row
df1 = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=[1], header=None)

# Skipping the row with index 1
df2 = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=1, header=None)

print(df1)
print(df2)</code>

輸出：

   0  1
0  1  2
1  5  6

   0  1
0  3  4
1  5  6

如您所見，skiprows=[1] 跳過第二行（索引1），而skiprows=1 跳過第二行第一行。

結論

要在使用 pandas.read_csv() 匯入 CSV 期間跳過特定行，請使用skiprows=[row_index] 語法。此語法明確指定要從匯入過程中排除的行，從而消除了對參數行為的任何混淆。

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