使用 Pandas 导入 CSV 文件时如何跳过特定行？

解释 Pandas 的 CSV 导入的跳行参数

使用 pandas.read_csv() 将 CSV 文件导入到 DataFrame 时，您可以遇到您想要从导入过程中排除特定行的情况。 Skiprows 参数提供了此功能，但其语法可能不明确。

理解歧义

pandas 文档指出，skiprows 可以接受行号列表（ 0 索引）或表示从文件开头跳过的行数的整数。当您想要跳过特定行（例如索引为 1 的行）时，这种歧义可能会导致混乱。

确定行为

澄清跳过行的行为，考虑以下场景：

• skiprows=1：此参数将跳过 CSV 文件的第一行，而不是索引为 1 的行。
• skiprows=[1] ：此参数将专门跳过索引为 1 的行。

示例演示

让我们来说明一下行为使用 StringIO 对象：

<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>

输出：

   0  1
0  1  2
1  5  6

   0  1
0  3  4
1  5  6

如您所见，skiprows=[1] 跳过第二行（索引 1），而skiprows=1 跳过第二行第一行。

结论

要在使用 pandas.read_csv() 导入 CSV 期间跳过特定行，请使用skiprows=[row_index] 语法。此语法明确指定要从导入过程中排除的行，从而消除了对参数行为的任何混淆。

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