ပန်ဒါများ- csv ဖိုင်ကိုဖတ်သည့်အခါ လိုင်းများကို ကျော်သွားနည်း

Pandas DataFrame ထဲသို့ CSV ဖိုင်ကိုဖတ်သည့်အခါ အတန်းများကို ကျော်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

နည်းလမ်း 1- သီးခြားအတန်းတစ်ခုကို ကျော်ပါ။

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

နည်းလမ်း 2- များစွာသော သီးခြားအတန်းများကို လျစ်လျူရှုခြင်း။

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

နည်းလမ်း 3- ပထမ N လိုင်းများကို လျစ်လျူရှုပါ။

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

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် basketball_data.csv ဟုခေါ်သော အောက်ပါ CSV ဖိုင်ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

ဥပမာ 1- သီးခြားအတန်းတစ်ခုကို လျစ်လျူရှုပါ။

CSV ဖိုင်ကို တင်သွင်းရန်နှင့် ဒုတိယစာကြောင်းကို လျစ်လျူရှုရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

Pandas DataFrame သို့ CSV ဖိုင်ကို ထည့်သွင်းသည့်အခါ ဒုတိယစာကြောင်း (အဖွဲ့ “ B” နှင့်) လျစ်လျူရှုထားကြောင်း သတိပြုပါ။

မှတ်ချက် – CSV ဖိုင်၏ ပထမစာကြောင်းကို လိုင်း 0 ဟု သတ်မှတ်သည်။

ဥပမာ 2- သီးခြားမျဉ်းကြောင်းများစွာကို လျစ်လျူရှုခြင်း။

CSV ဖိုင်ကို တင်သွင်းပြီး ဒုတိယနှင့် စတုတ္ထလိုင်းများကို ကျော်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

Pandas DataFrame ထဲသို့ CSV ဖိုင်ကို ထည့်သွင်းသည့်အခါ ဒုတိယနှင့် စတုတ္ထလိုင်းများ (အဖွဲ့ “ B” နှင့် “ D” တို့ပါရှိသော) ကို လျစ်လျူရှုထားကြောင်း သတိပြုပါ။

ဥပမာ 3- ပထမ N လိုင်းများကို လျစ်လျူရှုပါ။

CSV ဖိုင်ကို တင်သွင်းပြီး ပထမစာကြောင်းနှစ်ကြောင်းကို ကျော်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

CSV ဖိုင်၏ ပထမမျဉ်းနှစ်ကြောင်းကို ကျော်သွားခဲ့ပြီး နောက်ရနိုင်သောလိုင်း (အဖွဲ့ “ B” နှင့်အတူ) သည် DataFrame ၏ ခေါင်းစီးလိုင်းဖြစ်လာကြောင်း သတိပြုပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော အသုံးများသော အလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas ဖြင့် Excel ဖိုင်များကိုဖတ်နည်း
Pandas DataFrame ကို Excel သို့ဘယ်လိုထုတ်မလဲ။
NumPy အခင်းအကျင်းကို CSV ဖိုင်တစ်ခုသို့ တင်ပို့နည်း