M\u00e9todo 1: pular uma linha espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: ignorando v\u00e1rias linhas espec\u00edficas<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: ignore as primeiras N linhas<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte arquivo CSV chamado basket_data.csv<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para importar o arquivo CSV e ignorar a segunda linha:<\/span><\/p>\n Observe que a segunda linha (com equipe “B”) foi ignorada ao importar o arquivo CSV para o DataFrame do pandas.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : A primeira linha do arquivo CSV \u00e9 considerada a linha 0.<\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para importar o arquivo CSV e pular a segunda e quarta linhas:<\/span><\/p>\n Observe que a segunda e a quarta linhas (com as equipes “B” e “D”) foram ignoradas ao importar o arquivo CSV para o DataFrame do pandas.<\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para importar o arquivo CSV e pular as duas primeiras linhas:<\/span><\/p>\n Observe que as duas primeiras linhas do arquivo CSV foram ignoradas e a pr\u00f3xima linha dispon\u00edvel (com o time \u201cB\u201d) tornou-se a linha de cabe\u00e7alho do DataFrame.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como ler arquivos Excel com Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para pular linhas ao ler um arquivo CSV em um DataFrame do pandas: M\u00e9todo 1: pular uma linha espec\u00edfica #import DataFrame and skip 2nd row df = pd. read_csv (‘my_data.csv’, skiprows=[ 2 ]) M\u00e9todo 2: ignorando v\u00e1rias linhas espec\u00edficas #import DataFrame and skip 2nd and 4th row df = […]<\/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":[],"class_list":["post-3409","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n #import DataFrame and skip 2nd row\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ('my_data.csv', skiprows=[ 2<\/span> ])\n<\/strong><\/pre>\n #import DataFrame and skip 2nd and 4th row\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (' my_data.csv', skiprows=[2,4<\/span> ]<\/span> )<\/strong><\/pre>\n #import DataFrame and skip first 2 rows\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ('my_data.csv', skiprows= 2<\/span> )<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sauter1-1.jpg\")
<\/p>\n Exemplo 1: ignorar uma linha espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import DataFrame and skip 2nd row\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ('basketball_data.csv', skiprows=[ 2<\/span> ])\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n team points rebounds\n0 to 22 10\n1 C 29 6\n2 D 30 2\n<\/b><\/pre>\n Exemplo 2: Ignorando v\u00e1rias linhas espec\u00edficas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import DataFrame and skip 2nd and 4th rows\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ('basketball_data.csv', skiprows=[ 2<\/span> , 4<\/span> ])\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n team points rebounds\n0 to 22 10\n1 C 29 6\n<\/b><\/pre>\n Exemplo 3: ignore as primeiras N linhas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import DataFrame and skip first 2 rows\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ('basketball_data.csv', skiprows= 2<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n B 14 9\n0 C 29 6\n1 D 30 2\n<\/b><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como exportar Pandas DataFrame para Excel<\/a>
Como exportar um array NumPy para um arquivo CSV<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"