Panda: come saltare le righe durante la lettura di un file csv

È possibile utilizzare i seguenti metodi per saltare le righe durante la lettura di un file CSV in un DataFrame panda:

Metodo 1: salta una riga specifica

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

Metodo 2: ignorare più righe specifiche

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

Metodo 3: ignora le prime N righe

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

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente file CSV chiamato basket_data.csv :

Esempio 1: ignora una riga specifica

Possiamo utilizzare il seguente codice per importare il file CSV e ignorare la seconda riga:

 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

Tieni presente che la seconda riga (con il team “B”) è stata ignorata durante l’importazione del file CSV nel DataFrame panda.

Nota : la prima riga del file CSV è considerata riga 0.

Esempio 2: ignorare più righe specifiche

Possiamo utilizzare il seguente codice per importare il file CSV e saltare la seconda e la quarta riga:

 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

Tieni presente che la seconda e la quarta riga (con le squadre “B” e “D”) sono state ignorate durante l’importazione del file CSV nel DataFrame panda.

Esempio 3: ignora le prime N righe

Possiamo utilizzare il seguente codice per importare il file CSV e saltare le prime due righe:

 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

Tieni presente che le prime due righe del file CSV sono state saltate e la successiva riga disponibile (con la squadra “B”) è diventata la riga di intestazione del DataFrame.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni in Python:

Come leggere file Excel con Panda
Come esportare Pandas DataFrame in Excel
Come esportare un array NumPy in un file CSV