{"id":4078,"date":"2023-07-13T18:11:11","date_gmt":"2023-07-13T18:11:11","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-csv-und-ignorieren-die-erste-spalte\/"},"modified":"2023-07-13T18:11:11","modified_gmt":"2023-07-13T18:11:11","slug":"pandas-lesen-csv-und-ignorieren-die-erste-spalte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-csv-und-ignorieren-die-erste-spalte\/","title":{"rendered":"Pandas: ignorieren sie die erste spalte beim importieren einer csv-datei"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die erste Spalte beim Importieren einer CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame zu ignorieren:<\/span><\/p>\n

 with<\/span> open<\/span> (' basketball_data.csv<\/span> ') as<\/span> x:\n    ncols = len<\/span> ( x.readline<\/span> (). split<\/span> (' ,<\/span> '))\n\ndf = pd. read_csv<\/span> (' basketball_data.csv<\/span> ', usecols= range<\/span> (1,ncols))\n<\/strong><\/pre>\n
 In diesem speziellen Beispiel wird jede Spalte einer CSV-Datei mit dem Namen \u201ebasketball_data.csv\u201c<\/strong> in einen Pandas-DataFrame eingelesen, mit Ausnahme der ersten Spalte.<\/span><\/p>\n
 Mit diesem Code ermitteln wir zun\u00e4chst die Anzahl der Spalten in der CSV-Datei und weisen sie einer Variablen namens ncols<\/strong> zu.<\/span><\/p>\n
 Als n\u00e4chstes verwenden wir das Argument usecols<\/strong> , um anzugeben, dass wir nur die Spalten zwischen 1 (d. h. der zweiten Spalte) und der letzten Spalte der CSV-Datei importieren m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Ignorieren Sie die erste Spalte, wenn Sie eine CSV-Datei in Pandas importieren<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Nehmen wir an, wir haben die folgende CSV-Datei mit dem Namen \u201ebasketball_data.csv\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame zu importieren und die erste Spalte zu ignorieren:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#calculate number of columns in CSV file\n<\/span>with open<\/span> (' basketball_data.csv<\/span> ') as<\/span> x:\n    ncols = len<\/span> ( x.readline<\/span> (). split<\/span> (' ,<\/span> '))\n\n#import all columns except first column into DataFrame\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (' basketball_data.csv<\/span> ', usecols= range<\/span> (1,ncols))\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   rebound points\n0 22 10\n1 14 9\n2 29 6\n3 30 2\n<\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die erste Spalte mit dem Namen \u201eTeam\u201c<\/strong> entfernt wurde, als wir die CSV-Datei in Pandas importierten.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie: Wenn Sie die Gesamtzahl der Spalten in der CSV-Datei bereits im Voraus kennen, k\u00f6nnen Sie diesen Wert direkt an das Argument usecols<\/strong> \u00fcbergeben.<\/span><\/p>\n
 Angenommen, wir wissen bereits, dass die CVS-Datei drei Spalten enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnten die folgende Syntax verwenden, um die CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame zu importieren und die erste Spalte zu ignorieren:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import all columns except first column into DataFrame\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (' basketball_data.csv<\/span> ', usecols= range<\/span> (1,3))\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   rebound points\n0 22 10\n1 14 9\n2 29 6\n3 30 2<\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die erste Spalte mit dem Namen \u201eTeam\u201c<\/strong> entfernt wurde, als wir die CSV-Datei in Pandas importierten.<\/span><\/p>\n
 Da wir bereits wussten, dass die CSV-Datei drei Spalten enth\u00e4lt, haben wir einfach \u201erange(1,3)\u201c<\/strong> im Argument \u201eusecols<\/strong> \u201c verwendet.<\/span><\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Funktion pandas read_csv()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Python ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 Pandas: So \u00fcberspringen Sie Zeilen beim Lesen einer CSV-Datei<\/a>
 Pandas: So f\u00fcgen Sie Daten zu einer vorhandenen CSV-Datei hinzu<\/a>
 Pandas: So verwenden Sie read_csv mit dem Argument usecols<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die erste Spalte beim Importieren einer CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame zu ignorieren: with open (‚ basketball_data.csv ‚) as x: ncols = len ( x.readline (). split (‚ , ‚)) df = pd. read_csv (‚ basketball_data.csv ‚, usecols= range (1,ncols)) In diesem speziellen Beispiel wird jede Spalte einer […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nPandas: Ignorieren Sie die erste Spalte beim Importieren einer CSV-Datei \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand eines Beispiels erl\u00e4utert, wie Sie die erste Spalte ignorieren, wenn Sie eine CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame importieren.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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