Pandas：如何在读取 csv 文件时跳行

将 CSV 文件读入 pandas DataFrame 时，可以使用以下方法跳过行：

方法一：跳过特定行

 #import DataFrame and skip 2nd row
df = pd. read_csv ('my_data.csv', skiprows=[ 2 ])

方法 2：忽略多个特定行

 #import DataFrame and skip 2nd and 4th row
df = pd. read_csv (' my_data.csv', skiprows=[2,4 ] )

方法3：忽略前N行

 #import DataFrame and skip first 2 rows
df = pd. read_csv ('my_data.csv', skiprows= 2 )

以下示例展示了如何在实践中使用以下名为篮球数据.csv的 CSV 文件使用每种方法：

示例 1：忽略特定行

我们可以使用以下代码导入 CSV 文件并忽略第二行：

 import pandas as pd

#import DataFrame and skip 2nd row
df = pd. read_csv ('basketball_data.csv', skiprows=[ 2 ])

#view DataFrame
df

        team points rebounds
0 to 22 10
1 C 29 6
2 D 30 2

请注意，将 CSV 文件导入 pandas DataFrame 时，第二行（团队“B”）被忽略。

注意：CSV 文件的第一行被视为第 0 行。

示例 2：忽略多个特定行

我们可以使用以下代码导入CSV文件并跳过第二行和第四行：

 import pandas as pd

#import DataFrame and skip 2nd and 4th rows
df = pd. read_csv ('basketball_data.csv', skiprows=[ 2 , 4 ])

#view DataFrame
df

        team points rebounds
0 to 22 10
1 C 29 6

请注意，将 CSV 文件导入 pandas DataFrame 时，第二行和第四行（包含“B”和“D”组）被忽略。

示例 3：忽略前 N 行

我们可以使用以下代码导入 CSV 文件并跳过前两行：

 import pandas as pd

#import DataFrame and skip first 2 rows
df = pd. read_csv ('basketball_data.csv', skiprows= 2 )

#view DataFrame
df

        B 14 9
0 C 29 6
1 D 30 2

请注意，CSV 文件的前两行已被跳过，下一个可用行（团队“B”）已成为 DataFrame 的标题行。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见任务：

如何使用 Pandas 读取 Excel 文件
如何将 Pandas DataFrame 导出到 Excel
如何将 NumPy 数组导出到 CSV 文件