Pandas: csv 파일을 가져올 때 첫 번째 열을 무시합니다.

CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 첫 번째 열을 무시할 수 있습니다.

 with open (' basketball_data.csv ') as x:
    ncols = len ( x.readline (). split (' , '))

df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= range (1,ncols))

이 특정 예에서는 첫 번째 열을 제외하고 Basketball_data.csv 라는 CSV 파일의 각 열을 pandas DataFrame으로 읽습니다.

이 코드를 사용하여 먼저 CSV 파일의 열 수를 찾아 ncols 라는 변수에 할당합니다.

다음으로, usecols 인수를 사용하여 1(즉, 두 번째 열)과 CSV 파일의 마지막 열 사이의 열만 가져오도록 지정합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: CSV 파일을 Pandas로 가져올 때 첫 번째 열을 무시합니다.

Basketball_data.csv 라는 다음과 같은 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.

다음 구문을 사용하여 CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져오고 첫 번째 열을 무시할 수 있습니다.

 import pandas as pd

#calculate number of columns in CSV file
with open (' basketball_data.csv ') as x:
    ncols = len ( x.readline (). split (' , '))

#import all columns except first column into DataFrame
df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= range (1,ncols))

#view resulting DataFrame
print (df)

   rebound points
0 22 10
1 14 9
2 29 6
3 30 2

CSV 파일을 Pandas로 가져올 때 팀 이라는 첫 번째 열이 제거되었습니다.

CSV 파일의 총 열 수를 미리 알고 있는 경우 이 값을 usecols 인수에 직접 제공할 수 있습니다.

예를 들어, CVS 파일에 세 개의 열이 있다는 것을 이미 알고 있다고 가정해 보겠습니다.

다음 구문을 사용하여 CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져오고 첫 번째 열을 무시할 수 있습니다.

 import pandas as pd

#import all columns except first column into DataFrame
df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= range (1,3))

#view resulting DataFrame
print (df)

   rebound points
0 22 10
1 14 9
2 29 6
3 30 2

CSV 파일을 Pandas로 가져올 때 팀 이라는 첫 번째 열이 제거되었습니다.

CSV 파일에 세 개의 열이 있다는 것을 이미 알고 있었기 때문에 단순히 usecols 인수에 range(1,3)을 사용했습니다.

참고 : 여기에서 pandas read_csv() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: CSV 파일을 읽을 때 줄을 건너뛰는 방법
Pandas: 기존 CSV 파일에 데이터를 추가하는 방법
Pandas: usecols 인수와 함께 read_csv를 사용하는 방법