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Pandas CSV 导入中的'skiprows”参数如何处理整数和列表?

Patricia Arquette
Patricia Arquette原创
2024-10-29 18:30:02539浏览

How does the `skiprows` argument in Pandas CSV import work with integers and lists?

了解 Pandas csv 导入中的 Skiprows 参数

将 CSV 文件导入 pandas 时,skiprows 参数可用于排除或包含特定行在数据集中。然而,它的用法可能不明确,引发了对其功能的疑问。

根据 pandas 文档,skiprows 可以采用类似列表的参数或整数。如果提供了类似列表的参数,则它表示要跳过的行号(从 0 开始索引)。但是,如果给出一个整数,则表示在文件开头要跳过的行数。

问题的关键在于理解整数值如何区分跳过第一行和跳过该行索引为 1。为了简化,让我们考虑一个例子:

import pandas as pd
from io import StringIO

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

print(pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=[1], header=None))

print(pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=1, header=None))

这里,我们为skiprows提供一个列表和一个整数值。正如您可以观察到的:

  • 当skiprows=[1]时,它排除索引为1的行(即第三行)。
  • 当skiprows=1时,它跳过

此行为阐明:

  • 如果skiprows是一个列表,它会专门跳过具有相应索引的行。
  • 如果Skiprows 是一个整数,它总是跳过前 n 行,其中 n 是提供的整数值。

以上是Pandas CSV 导入中的'skiprows”参数如何处理整数和列表?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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